간단한 설문조사 앱에서 생성한 일부 데이터를 그래프로 표시하고 싶었습니다. 나는 과거에 pyplot을 만지작거렸지만 처음부터 아무것도 만들려고 시도한 적이 없습니다. 운 좋게도 매우 인기가 있으며 StackOverflow 및 다른 곳에서 수많은 예제를 찾을 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 그래프 업데이트와 관련된 SO 답변으로 검색을 시작했습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# You probably won't need this if you're embedding things in a tkinter plot...
plt.ion()

x = np.linspace(0, 6*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1, = ax.plot(x, y, 'r-') # Returns a tuple of line objects, thus the comma

for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 500):
    line1.set_ydata(np.sin(x   phase))
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()

이 코드는 사인파 변화 단계에 애니메이션을 적용합니다.

처음 두 줄은 사용하려는 라이브러리를 가져옵니다. matplotlib.pyplot은 GUI를 플로팅하고 처리합니다.

ion() 메서드는 내가 이해한다면(비록 아닐 수도 있지만) pyplot이 GUI를 구동하도록 만듭니다. tkinter 프로그램 내에서 사용할 수도 있고 정적 이미지를 생성하는 데 사용할 수도 있지만, 우리의 경우 플롯의 GUI를 처리하도록 하는 것이 합리적입니다. (나중에 플러시_events() 호출이 수행하는 작업은 Figure 창과의 상호 작용을 허용하는 것입니다.)

이 예에서는 numpy 메서드 linspace()를 사용하여 x 값을 생성합니다. 멋진 Python 목록인 numpy 배열을 반환합니다.

math.sin 대신 np.sin을 사용하는 이유는 방송입니다. 이는 목록의 모든 항목에 함수를 적용하는 numpy 용어입니다. 사실, map:
를 사용하면 numpy 없이도 동일한 결과를 얻을 수 있다는 생각이 듭니다.

map(lambda n: math.sin(n), x)

하지만 numpy 브로드캐스팅은 편리하고 사용하기 쉽습니다.

이제 pyplot 설정이 시작됩니다. 먼저 새로운 "그림"(그림)을 만듭니다. 이 그림에 서브플롯(ax)을 추가하세요. 많이 있을 수 있습니다. 111에는 "1x1 그리드를 생성하고 이 서브플롯을 첫 번째 셀에 배치합니다."라는 다소 난해한 해석이 있습니다.

이 서브플롯(또는 축 세트)에는 전달된 x 및 y 값을 사용하여 선이 그려집니다. (점은 직선으로 연결되어 연속적으로 그려집니다.) "r-"는 빨간색 실선을 지정하는 약식 방법입니다. 여러 줄을 지정할 수 있으므로 플롯()은 튜플을 반환합니다. 위의 코드는 튜플 압축 풀기를 사용하여 원하는 값 하나를 추출합니다.

좋은 시작이지만 시간이 지남에 따라 x축을 확장해야 합니다. 또한 이 코드는 필요한 경우 y축의 경계를 업데이트하지 않습니다. 첫 번째 플롯에 대해 계산하는 경계에 고정되어 있습니다. 좀 더 검색하면 이 SO 답변으로 연결됩니다. 인용하려면:

축의 dataLim을 업데이트한 다음 이후에 dataLim을 기반으로 축의 viewLim을 업데이트해야 합니다. 적절한 메서드는 axis.relim() 및 ax.autoscale_view() 메서드입니다.

물론이죠. 좋습니다. 그들의 예를 바탕으로 x와 y 모두에서 성장하는 데모 그래프를 만들었습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from threading import Thread
from time import sleep

x = list(map(lambda x: x / 10, range(-100, 100)))
x_next_max = 100
y = np.sin(x)

# You probably won't need this if you're embedding things in a tkinter plot...
plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1 = ax.plot(x, y, 'r-')[0] # Returns a tuple of line objects

growth = 0

while True:
    x.append(x_next_max / 10)
    x_next_max  = 1
    line1.set_xdata(x)
    line1.set_ydata(np.sin(x)   np.sin(np.divide(x, 100))   np.divide(x, 100))
    ax.relim()
    ax.autoscale()
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()

    sleep(0.1)

이제 어딘가로 가고 있어요. 하지만 이는 차단 루프이므로 데이터를 가끔 업데이트해야 합니다. 스레드가 여러 개인 경우 변수를 업데이트할 때 스레드로부터 안전한지 걱정해야 합니다. 이 경우 변수가 5분마다 한 번만 업데이트된다는 것을 알고 있기 때문에(또는 폴링 기능이 자주 실행되는 경우) 게을러질 수 있습니다. 코드 줄 중간에 변수를 덮어쓸 위험이 없습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from threading import Timer
from time import sleep

x = list(map(lambda x: x / 10, range(-100, 100)))
x_next_max = 100
y = np.sin(x)

# You probably won't need this if you're embedding things in a tkinter plot...
plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1 = ax.plot(x, y, 'r-')[0] # Plot returns a tuple of line objects

growth = 0
new_x = None

dT = 1

def grow():
    global new_x, x_next_max
    while True:
        new_x = x   [x_next_max / 10]
        x_next_max  = 1
        sleep(dT) # grow every dT seconds

t = Thread(target=grow)
t.start()

while True:

    if new_x:
        x = new_x
        new_x = None
        line1.set_xdata(x)
        line1.set_ydata(np.sin(x)   np.sin(np.divide(x, 100))   np.divide(x, 100))
        ax.relim()
        ax.autoscale()
        fig.canvas.draw()

    fig.canvas.flush_events()

    sleep(0.1)

그래프는 성장 스레드가 new_x에 값을 할당할 때만 업데이트됩니다. flash_events() 호출은 "if" 문 외부에 있으므로 자주 호출된다는 점에 유의하세요.