Cara memperbarui plot secara dinamis dalam satu lingkaran di notebook Ipython (dalam satu sel)

Lingkungan: Python 2.7, matplotlib 1.3, notebook IPython 1.1, linux, chrome. Kode berada dalam satu sel input tunggal, menggunakan--pylab=inline

Saya ingin menggunakan notebook dan panda IPython untuk menggunakan streaming dan secara dinamis memperbarui plot setiap 5 detik.

Ketika saya hanya menggunakan pernyataan cetak untuk mencetak data dalam format teks, itu berfungsi dengan baik: sel keluaran hanya terus mencetak data dan menambahkan baris baru. Tetapi ketika saya mencoba untuk memplot data (dan kemudian memperbaruinya dalam satu lingkaran), plot tersebut tidak pernah muncul di sel keluaran. Tetapi jika saya menghapus loop, cukup plot sekali. Ini bekerja dengan baik.

Kemudian saya melakukan beberapa tes sederhana:

i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s')
while True:
    plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i))
    #pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i).plot() also tried this one
    time.sleep(5)

Output tidak akan menampilkan apa pun sampai saya menghentikan proses secara manual (ctrl + m + i). Dan setelah saya menghentikannya, plot ditampilkan dengan benar sebagai beberapa garis yang tumpang tindih. Tapi yang benar-benar saya inginkan adalah plot yang muncul dan diperbarui setiap 5 detik (atau setiap kali plot()fungsi dipanggil, seperti output pernyataan cetak yang saya sebutkan di atas, yang berfungsi dengan baik). Hanya menampilkan bagan akhir setelah sel selesai sepenuhnya BUKANLAH yang saya inginkan.

Saya bahkan mencoba untuk secara eksplisit menambahkan fungsi draw () setelah masing-masing plot(), dll. Tak satu pun dari mereka berfungsi. Bertanya-tanya bagaimana cara memperbarui plot secara dinamis dengan loop for / while dalam satu sel di notebook IPython.

menggunakan IPython.displaymodul:

%matplotlib inline
import time
import pylab as pl
from IPython import display
for i in range(10):
    pl.plot(pl.randn(100))
    display.clear_output(wait=True)
    display.display(pl.gcf())
    time.sleep(1.0)

Anda dapat lebih meningkatkan ini dengan menambahkan wait=Trueke clear_output:

display.clear_output(wait=True)
display.display(pl.gcf())

Beberapa perbaikan pada jawaban HYRY :

• panggil displaysebelumnya clear_outputsehingga Anda berakhir dengan satu plot, bukan dua, saat sel terputus.
• tangkap KeyboardInterrupt, sehingga keluaran sel tidak dikotori oleh pelacakan balik.

import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from IPython import display
%matplotlib inline

i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s')

while True:
    try:
        plt.plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i))
        display.display(plt.gcf())
        display.clear_output(wait=True)
        time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        break

Menambahkan label ke solusi lain yang diposting di sini akan terus menambahkan label baru di setiap loop. Untuk mengatasinya, bersihkan plot menggunakanclf

for t in range(100)
   if t % refresh_rate == 0:

     plt.clf()
     plt.plot(history['val_loss'], 'r-', lw=2, label='val')
     plt.plot(history['training_loss'], 'b-', lw=1, label='training')
     plt.legend()
     display.clear_output(wait=True)
     display.display(plt.gcf())

Coba tambahkan show()atau gcf().show()setelah plot()fungsi. Ini akan memaksa gambar saat ini untuk diperbarui (gcf () mengembalikan referensi untuk gambar saat ini).

Anda bisa melakukannya seperti ini. Ini menerima x, y sebagai daftar dan mengeluarkan plot pencar ditambah tren linier pada plot yang sama.

from IPython.display import clear_output
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
    
def live_plot(x, y, figsize=(7,5), title=''):
    clear_output(wait=True)
    plt.figure(figsize=figsize)
    plt.xlim(0, training_steps)
    plt.ylim(0, 100)
    x= [float(i) for i in x]
    y= [float(i) for i in y]
    
    if len(x) > 1:
        plt.scatter(x,y, label='axis y', color='k') 
        m, b = np.polyfit(x, y, 1)
        plt.plot(x, [x * m for x in x] + b)

    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.xlabel('axis x')
    plt.ylabel('axis y')
    plt.show();

Anda hanya perlu menelepon live_plot(x, y)dalam satu lingkaran. Begini tampilannya: