对于实时数据，Tkinter matplotlib 画布更新太慢

Question

我正在使用每秒发送 100 个读数的设备，我希望我的 GUI 有一个显示最后 300 个收集点的数据图。但是，我发现：

1. 将新数据点添加到 y 轴队列

2. 清除已经存在的情节

3. 绘制新的数据列表

4. 重绘画布

每个点之后需要将近 0.2 - 0.4 秒，这非常慢。

这是我目前使用的代码。一个while循环不断检查一个队列，一旦一个新元素被推送到它，它就会以元素作为参数调用update。任何人都可以提出一些改进效率或替代 matplotlib 的建议吗？

class GraphFrame:
    def __init__(self,root,channel,index):
        self.root=root
        self.frame=tk.Frame(self.root)
        self.frame.pack(side=tk.LEFT)
     
        self.y = Queue(maxsize = 300)
        
        self.fig, self.axes = plt.subplots(1,1)
        self.axes.plot(list(self.y.queue))

        self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=self.frame)
        self.canvas.draw()
        self.canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, padx=5, pady=5)

    def update(self, new_point):
        if self.y.full():
            self.y.get()
        self.y.put(new_point)
        self.fig.axes[0].clear()
        self.fig.axes[0].plot(list(self.y.queue))
        self.canvas.draw()

编辑：设法解决了这个问题，使用 matplotlib 的 blitting 并将 Tkinter 画布替换为带有图形图像的标签。将尝试在github上上传代码并链接它。

Answer 1

我不会为每个新点重建你的图形，而是修改你已经拥有的 LineArtist。

class GraphFrame:
    def __init__(self,root,channel,index):
        self.root=root
        self.frame=tk.Frame(self.root)
        self.frame.pack(side=tk.LEFT)
     
        self.y = Queue(maxsize = 300)
        
        self.fig, self.axes = plt.subplots(1,1)

        # capture the artist
        self.line, = self.axes.plot(list(self.y.queue))

        self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=self.frame)
        self.canvas.draw()
        self.canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, padx=5, pady=5)

    def update(self, new_point):
        if self.y.full():
            self.y.get()
        self.y.put(new_point)
        
        # update the artist
        self.line.set_xdata(list(range(len(self.y))))
        self.line.set_ydata(list(self.y.queue))