如何在 matplotlib 中以交互模式移动图形窗口？

Question

我正在尝试使用 matplotlib 监控实时数据。

我发现我可以在 Pyplot 中使用交互模式动态更新绘图。

它运行良好，但一个问题是“我根本无法操作图形窗口”。例如，移动或调整图形窗口的大小。

这是我的代码。

这是交互模式的缺点？还是我使用不正确？

import matplotlib.pyplot as plt
import time
import math

# generate data
x = [0.1*_a for _a in range(1000)]
y = map(lambda x : math.sin(x), x)

# interactive mode
plt.ion() # identical plt.interactive(True)

fig, ax = plt.subplots()
# ax = plt.gca()
lines,  = ax.plot([], [])

# ax.set_ylim(-1, 1)
ax.grid()

MAX_N_DATA = 100
x_data = []
y_data = []
for i in range(len(x)):
    # New data received
    x_data.append(x[i])
    y_data.append(y[i])

    # limit data length
    if x_data.__len__() > MAX_N_DATA:
        x_data.pop(0)
        y_data.pop(0)

    # Set Data
    lines.set_xdata(x_data)
    lines.set_ydata(y_data)

    # The data limits are not updated automatically.
    ax.relim()
    # with tight True, graph flows smoothly.
    ax.autoscale_view(tight=True, scalex=True, scaley=True)

    # draw
    plt.draw()
    time.sleep(0.01)

谢谢。

Answer 1

如this answer to another question所示，将plt.draw()替换为plt.pause(0.05)。这解决了我的问题。

Answer 2

虽然我仍然认为你应该使用散景，但我会告诉你如何使用 matplotlib。

它无法工作的问题在于 matplotlib 的事件循环未激活，因此它无法消化窗口事件（如关闭或调整大小）。不幸的是，不可能从外部触发这种消化。你要做的就是使用matplotlib的动画系统。
您的代码实际上已经为此做好了充分的准备，因此您可以使用FuncAnimation。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import math

# generate data
x = [0.1*_a for _a in range(1000)]
y = map(lambda x : math.sin(x), x)

# don't need ion, we're using block=True (see end of code)

fig, ax = plt.subplots()
fig.show()
# ax = plt.gca()
lines,  = ax.plot([], [])

# ax.set_ylim(-1, 1)
ax.grid()

MAX_N_DATA = 100
x_data = []
y_data = []

def showdata(i):

    # New data received
    x_data.append(x[i])
    y_data.append(y[i])

    # limit data length
    if x_data.__len__() > MAX_N_DATA:
        x_data.pop(0)
        y_data.pop(0)

    # Set Data
    lines.set_xdata(x_data)
    lines.set_ydata(y_data)

    # The data limits are not updated automatically.
    ax.relim()
    # with tight True, graph flows smoothly.
    ax.autoscale_view(tight=True, scalex=True, scaley=True)

    # draw will be called by the animation system

# instead of time.sleep(0.01) we use an update interval of 10ms
# which has the same effect
anim = FuncAnimation(fig, showdata, range(len(x)), interval=10, repeat=False)

# start eventloop
plt.show(block=True)