使用 arduino 和 pyserial 绘制串行数据答案

【问题标题】：plotting serial data using arduino and pyserial使用 arduino 和 pyserial 绘制串行数据
【发布时间】：2014-09-10 09:03:14
【问题描述】：

我正在尝试使用 arduino 和 pyserial、numpy 和 matplotlib 绘制加速度计的串行数据。问题是每当 GUI 打开时，传入的数据速率变得非常慢并且绘图也非常慢，如果我不打开 GUI 并简单地在命令窗口上打印数据，则接收到的数据很快。请帮忙！！

这是我的python代码：

import serial
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time


ser = serial.Serial('COM3', 9600, timeout=0) #sets up serial connection (make sure baud          rate is correct - matches Arduino)

ser.flushInput()
ser.flushOutput()

plt.ion()                    #sets plot to animation mode

length = 500       #determines length of data taking session (in data points)
x = [0]*length               #create empty variable of length of test
y = 0
z = 0
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(np.random.randn(100))
plt.show(block=False)
xline, = plt.plot(x)         #sets up future lines to be modified
plt.ylim(30,120)        #sets the y axis limits

#for i in range(length):     #while you are taking data
tstart = time.time()
n = 0
while time.time()-tstart < 5:
   y = (ser.readline().decode('utf-8')[:-2])
   if not (len(y)==0):
       z = float(y)
       x.append(float(z))   #add new value as int to current list

       del x[0]

       xline.set_xdata(np.arange(len(x))) #sets xdata to new list length

       xline.set_ydata(x)                 #sets ydata to new list

       #  ax.draw_artist(ax.patch)
       #  ax.draw_artist(line)
       #  fig.canvas.update()
       fig.canvas.draw()
       fig.canvas.flush_events()   
       #plt.pause(0.0001)                   #in seconds                                      #draws new plot
       #plt.show()
       n +=1
       print (z)
       print(n)




 ser.close() #closes serial connection (very important to do this! if you have an error   partway through the code, type this into the cmd line to close the connection)

【问题讨论】：

希望能帮您解答这个问题。我自己有 Arduino(s) 并且玩过（还没有 Python）。我无法确定减速/延迟的特定原因。您是否尝试过分析代码？

标签： python numpy matplotlib arduino pyserial

【解决方案1】：

有几件事可以加快这个过程。当我们尝试使用 arduino 读取地震检波器时，我们遇到了同样的问题。

主要技巧是在绘制之前缓冲十个或更多值，而不是为每个新事件绘制。

使用动画包代替手动绘制也可能加快进程。

看看我们的 github 代码： https://gist.github.com/ibab/10011590

你为什么要让 z 2 次浮动：

z = float(y)
x.append(float(z))

【讨论】：

【解决方案2】：

根据我的经验，用 10 000 个点重绘一条线可能需要 5 毫秒，但这取决于后端和计算机。如果你想更快地做到这一点，那么你就有麻烦了。另一方面，由于感知延迟，不需要或不合理地更新图形超过每秒 50 次。

因此，正如MaxNoe 所说，如果数据是快速数据，您应该缓冲数据。您可以使用固定缓冲区，也可以使用超时缓冲区。（看来您仍在接收稳定的数据流，否则ser.readline 会出现问题而没有超时。）

您还可以采取其他一些措施来加快代码速度。在不知道数据量的情况下，我无法说这些是否会对性能产生任何实际影响。分析是关键（正如James Mills 所说）。

首先，您应该将x 和y 设置为ndarray（NumPy 数组），以避免将列表转换为数组的开销。基本上：

# initializing the array
x = np.zeros(length)

# adding one item to the array:
# shift the existing items and add an item to the end
x[:-1] = x[1:]
x[-1] = float(z)

另外，请注意，不需要每轮都set_xdata，因为xdata 保持不变。只需在循环之前执行一次即可。

如果您最终使用缓冲，则基于时间的缓冲在每个刷新周期中大致以这种方式进行：

databuf = []
# collect data until you have something and at least 20 ms has gone
t0 = time.time()
while time.time() - t0 < 0.02 or len(databuf) == 0:
    ln = ser.readline()
    try:
        databuf.append(float(ln[:-2]))
    except:
        # something went wrong, but now we don't care
        pass

n_newpoints = len(databuf)
x[:-n_newpoints] = x[n_newpoints:]
x[-n_newpoints:] = databuf

# draw etc ...

这里databuf是一个列表，但由于它是一个简短的列表，因此转换开销是微不足道的。

通过这些改进，您应该能够流畅地更新包含 10000 个点的图表，而无需让计算机停止运行。如果您在性能非常低的机器（RaspberryPi 等）上执行此操作，那么秘诀就是降低更新频率。

【讨论】：

【解决方案3】：

从 arduino 的串行端口绘制数据时，我遇到了类似的速度问题。解决方案在以下地址中描述：http://asaf.pm/wordpress/?p=113#comment-273 在这种情况下，我实现了大约 700fps 的速度来绘制一个包含 50 个数据点的数组。

【讨论】：

【解决方案4】：

我认为您面临这些性能问题的主要原因是 matplotlib 并非主要用于实时数据。它在从脚本创建出色的数据图表方面确实很出色，但添加单个样本和重绘可能不是 matplotlib 的亮点。

请考虑其他实时查看数据的选项，例如（无耻插件）lognplot：https://github.com/windelbouwman/lognplot

可在此处找到另一个有用的实时数据查看程序列表：https://arduino.stackexchange.com/questions/1180/serial-data-plotting-programs

【讨论】：