Wie optimiert man Matplotlib-Animationen für die Datenerfassung in Echtzeit?

Matplotlib-Diagramme animieren: Optimierung für die Datenerfassung

In Datenerfassungsanwendungen ist es wichtig, Diagramme dynamisch zu aktualisieren, ohne das gesamte Diagramm neu zu zeichnen. Diese Optimierung verbessert die Leistung, insbesondere beim Sammeln von Daten über längere Zeiträume.

Das Problem: Neuzeichnen oder intervallbasierte Animation?

Traditionell umfassten Plotaktualisierungen entweder das Löschen und Neuzeichnen des Plots oder dessen Animation feste Intervalle. Allerdings ist keine der beiden Methoden ideal für die Datenerfassung in Echtzeit. Das Neuzeichnen wird mit der Zeit langsamer, während die intervallbasierte Animation den Plot nicht sofort aktualisiert, wenn Daten eintreffen.

Die Lösung: Inkrementelle Punktaddition

Um den Plot nur dann dynamisch zu aktualisieren, wenn neue Daten empfangen werden Erwägen Sie die Verwendung der Animations-API von Matplotlib, insbesondere der FuncAnimation-Funktion. Mit dieser Funktion können Sie eine Funktion definieren, die das Diagramm kontinuierlich aktualisiert.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

hl, = plt.plot([], [])

def update_line(hl, new_data):
    hl.set_xdata(numpy.append(hl.get_xdata(), new_data))
    hl.set_ydata(numpy.append(hl.get_ydata(), new_data))
    plt.draw()

In diesem Beispiel ist hl das Linienobjekt und die Funktion update_line erweitert seine Daten um neue Datenpunkte. Wenn neue Daten empfangen werden, rufen Sie einfach update_line auf, um die Darstellung reibungslos und effizient zu aktualisieren.

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