我正在使用 matplotlib 在 python GUI 中使用动画进行绘图。下面是代码
import sys
from PyQt4 import QtGui
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np
class Window(QtGui.QDialog):
def __init__(self, parent=None):
super(Window, self).__init__(parent)
self.figure = plt.figure()
self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)
layout = QtGui.QVBoxLayout()
layout.addWidget(self.toolbar)
layout.addWidget(self.canvas)
self.setLayout(layout)
self.ax=self.figure.add_subplot(111)
plt.autoscale(enable=True, axis='both', tight=None #for auto scaling
self.data = [500, -500, 501, -502,.... 623] #some list of data
self.ax = plt.gca()
self.ax.grid()
self.sc = self.ax.scatter(self.data[::2], self.data[1::2]
def plot(self, a):
for i in range(len(self.data)):
self.data[i] = int(self.data[i])+5
self.sc.set_offsets(np.c_[self.data[::2], self.data[1::2]])
self.canvas.draw()
if __name__ == '__main__':
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
main = Window()
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(main.figure, main.plot,
frames=4, interval=100, repeat=True)
main.show()
sys.exit(app.exec_())
我正在使用动画调用的绘图函数内的 set_offsets 更新绘图。当绘图值不断增加并且绘图完成时,绘图就会超出图形范围。所以我使用了autoscale()。但它不起作用。轴仍然保持固定,并且绘图消失在视野之外。 请帮我在图中进行自动缩放。预先感谢。
问题在于,当轴自动缩放时,不考虑分散偏移。这可能是一个错误,也可能是一个所需的功能;无论如何,两种解决方法是:
plot
在许多情况下可以接受的一种解决方法是使用线图
plt.plot
而不是 plt.scatter
。在这种情况下,可以使用 ax.relim
后跟 ax.autoscale_view()
来自动缩放轴。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
ax.grid()
data = np.cumsum(np.random.normal(size=100)) #some list of data
sc, = ax.plot(data[::2], data[1::2], marker="o", ls="") # set linestyle to none
def plot(a, data):
data += np.cumsum(np.random.normal(size=100)+3e-2)
sc.set_data(data[::2], data[1::2])
ax.relim()
ax.autoscale_view(True,True,True)
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, plot, fargs=(data,),
frames=4, interval=100, repeat=True)
plt.show()
scatter
并以编程方式设置限制如果无法使用上述方法(例如,因为散点应该具有不同的大小或颜色),则需要根据数据更新限制。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
data = np.cumsum(np.random.normal(size=100)) #some list of data
ax.grid()
sc = ax.scatter(data[::2], data[1::2], c=data[1::2])
def plot(a, data):
data += np.cumsum(np.random.normal(size=100)+3e-2)
X = np.c_[data[::2], data[1::2]]
sc.set_offsets(X)
# manually relim:
xmin=X[:,0].min(); xmax=X[:,0].max()
ymin=X[:,1].min(); ymax=X[:,1].max()
ax.set_xlim(xmin-0.1*(xmax-xmin),xmax+0.1*(xmax-xmin))
ax.set_ylim(ymin-0.1*(ymax-ymin),ymax+0.1*(ymax-ymin))
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, plot, fargs=(data,),
frames=4, interval=100, repeat=True)
plt.show()