在 matplotlib 中动态更新多个轴

Question

我想用 matplotlib 动画在 PyQT GUI 上显示传感器数据。 我已经有一个工作图，每次我使用以下代码从外部源收到新的传感器值时都会更新：

    def __init__(self):
            self.fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi)
            self.axes = self.fig.add_subplot(111)
            self.axes.grid()
            self.xdata = []
            self.ydata = []
            self.entry_limit = 50
            self.line, = self.axes.plot([0], [0], 'r')

    def update_figure_with_new_value(self, xval: float, yval: float):
            self.xdata.append(xval)
            self.ydata.append(yval)

            if len(self.xdata) > self.entry_limit:
                self.xdata.pop(0)
                self.ydata.pop(0)

            self.line.set_data(self.xdata, self.ydata)
            self.axes.relim()
            self.axes.autoscale_view()
            self.fig.canvas.draw()
            self.fig.canvas.flush_events()

我现在想扩展绘图以显示具有相同 x 轴的另一个数据系列。我试图通过在上面的初始化代码中添加以下内容来实现这一点：

            self.axes2 = self.axes.twinx()
            self.y2data = []
            self.line2, = self.axes2.plot([0], [0], 'b')

在 update_figure_with_new_value() 函数中（出于测试目的，我只是尝试将 1 加到 yval，稍后我将扩展该函数的参数）：

            self.y2data.append(yval+1)
            if len(self.y2data) > self.entry_limit:
                self.y2data.pop(0)
            self.line2.set_data(self.xdata, self.ydata)
            self.axes2.relim()
            self.axes2.autoscale_view()

但是，我没有在图中得到两条线，它们应该具有完全相同的运动，但只是移动了一条，我得到了第二个绘图轴（蓝色）的垂直线。第一个轴（红色）保持不变，正常。

如何使用 matplotlib 更新多个轴，以便它们显示正确的值？

我正在使用 python 3.4.0 和 matplotlib 2.0.0。

Answer 1

由于没有可用的最小示例，因此很难说出这种不良行为的原因。原则上ax.relim() 和ax.autoscale_view() 应该做你需要的。

所以这里有一个完整的例子，它在使用 python 2.7、matplotlib 2.0 和 PyQt4 运行时可以正常工作并更新两个比例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PyQt4 import QtGui, QtCore
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt4agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar

class Window(QtGui.QMainWindow):
    def __init__(self):
        QtGui.QMainWindow.__init__(self)
        self.widget = QtGui.QWidget()
        self.setCentralWidget(self.widget)
        self.widget.setLayout(QtGui.QVBoxLayout())
        self.widget.layout().setContentsMargins(0,0,0,0)
        self.widget.layout().setSpacing(0)

        self.fig = Figure(figsize=(5,4), dpi=100)
        self.axes = self.fig.add_subplot(111)
        self.axes.grid()
        self.xdata = [0]
        self.ydata = [0]
        self.entry_limit = 50
        self.line, = self.axes.plot([], [], 'r', lw=3)

        self.axes2 = self.axes.twinx()
        self.y2data = [0]
        self.line2, = self.axes2.plot([], [], 'b')

        self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
        self.canvas.draw()

        self.nav = NavigationToolbar(self.canvas, self.widget)
        self.widget.layout().addWidget(self.nav)
        self.widget.layout().addWidget(self.canvas)

        self.show()

        self.ctimer = QtCore.QTimer()
        self.ctimer.timeout.connect(self.update)
        self.ctimer.start(150)


    def update(self):
        y = np.random.rand(1)
        self.update_figure_with_new_value(self.xdata[-1]+1,y)

    def update_figure_with_new_value(self, xval,yval):
        self.xdata.append(xval)
        self.ydata.append(yval)

        if len(self.xdata) > self.entry_limit:
            self.xdata.pop(0)
            self.ydata.pop(0)
            self.y2data.pop(0)

        self.line.set_data(self.xdata, self.ydata)
        self.axes.relim()
        self.axes.autoscale_view()

        self.y2data.append(yval+np.random.rand(1)*0.17)

        self.line2.set_data(self.xdata, self.y2data)
        self.axes2.relim()
        self.axes2.autoscale_view()

        self.fig.canvas.draw()
        self.fig.canvas.flush_events()


if __name__ == "__main__":
    qapp = QtGui.QApplication([])
    a = Window()
    exit(qapp.exec_())

您可能想对此进行测试并报告它是否有效。