python 中的 matplotlib.animate 使用多處理

Question

我正在嘗試使用 python 進程為 plot 設置動畫，如下所示：

from multiprocessing import Process
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

process_enabled = 1;
print("Process enabled: ", process_enabled)

x = []
y = []
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)        

def start_animation():
                 
   # Set up plot to call animate() function periodically   
   ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, fargs=(x, y), interval=1000)
   print("Called animate function")
   plt.show()   
   
# This function is called periodically from FuncAnimation
def animate(i, xs, ys):
    
   fx=[0.045,0.02,0.0,0.04,0.015,-0.01,0.015,0.045,0.035,0.01,
        0.055,0.04,0.02,0.025,0.0,-0.005,-0.005,-0.02,-0.05,-0.03] # fx values        
    
   # Add x and y to lists
   xs.append(dt.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f'))
   if(i<len(fx)):                     
      ys.append(fx[i])             

   # Draw x and y lists
   ax.clear()
   if(i<len(fx)):   
      ys_stacked = np.stack((np.array(ys),0.1+np.array(ys)),axis=1)
      ax.plot(xs, ys_stacked)
      
   print("Animating")      

   # Format plot
   if(i<len(fx)):
      plt.xticks(rotation=45, ha='right')
      plt.subplots_adjust(bottom=0.30)
      plt.title('Force/Torque Sensor Data')
      plt.ylabel('Fx (N)')    

if(process_enabled):
    
   p_graph = Process(name='Graph', target=start_animation)
   print("Created graph process")

   p_graph.start()
   print("Started graph process")           
   
else:   

   start_animation()

當我禁用該過程時， start_animation() function 工作正常，並顯示 plot 並開始 animation。 但是，當啟用該進程時，該進程將啟動，然后代碼在 print("Called animate function") 處中斷。 沒有 plot window 並且終端中沒有錯誤消息）。

我對 python 和 matplotlib 中的多處理都是新手。 任何方向將不勝感激。

干杯，托尼

Answer 1

我正在嘗試解決同樣的問題，但還沒有完全弄清楚。 但是，我想我可以就您的問題提供一些有用的評論。

首先，您有什么理由要在單獨的進程中處理 animation 嗎？ 您的方法似乎在單個過程中運行良好。 為此，您需要解決許多問題。 如果您確實需要一個單獨的過程，那么以下可能會有用。

首先，您將無法在'graph'進程中使用全局變量，因為該進程不共享這些變量的相同實例（請參閱全局變量和 Python 多處理）。

您可以在進程之間共享 state，但這對於您想要共享的復雜對象（即plt.figure() ）來說是困難的。 有關更多信息，請參閱multiprocessing參考 ( https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#sharing-state-between-processes )

最后一個建議是pyplot界面。 這對於簡單的腳本和交互式數據分析很方便，但它混淆了很多重要的事情——比如在調用plt方法時知道你正在處理的圖形、軸等。

我使用自定義 class 提供了另一種面向對象的方法，它可以運行您的 animation（無需單獨的進程）：

import sys
from multiprocessing import Process, Queue
import datetime as dt
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg
from matplotlib.backends.qt_compat import QtWidgets
import matplotlib.animation as animation

class StripChart(FigureCanvasQTAgg):
    def __init__(self):
        self.fig = Figure(figsize=(8,5), dpi=100)
        self.ax = self.fig.add_subplot(111)

        # hold a copy of our torque data
        self.fx = [0.045,0.02,0.0,0.04,0.015,-0.01,0.015,0.045,0.035,0.01,
                   0.055,0.04,0.02,0.025,0.0,-0.005,-0.005,-0.02,-0.05,-0.03]

        super().__init__(self.fig)

        # instantiate the data arrays
        self.xs = []
        self.ys = []

    def start_animation(self):
        print("starting animation")

        # set up the animation
        self.ani = animation.FuncAnimation(self.fig, self.animate, init_func=self.clear_frame,
                                           frames=100, interval=500, blit=False)

    def clear_frame(self):
        self.ax.clear()
        self.ax.plot([], [])


    def animate(self, i):
        print("animate frame")
        # get the current time
        t_now = dt.datetime.now()

        # update trace values
        self.xs.append(t_now.strftime("%H:%M:%S.%f"))
        self.ys.append(self.fx[i % len(self.fx)])

        # keep max len(self.fx) points
        if len(self.xs) > len(self.fx):
            self.xs.pop(0)
            self.ys.pop(0)

        self.ax.clear()
        self.ax.plot(self.xs, self.ys)

        # need to reapply format after clearing axes
        self.fig.autofmt_xdate(rotation=45)
        self.fig.subplots_adjust(bottom=0.30)
        self.ax.set_title('Force/Torque Sensor Data')
        self.ax.set_ylabel('Fx (N)')

if __name__=='__main__':
    # start a new qapplication
    qapp = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

    # create our figure in the main process
    strip_chart = StripChart()

    strip_chart.show()
    strip_chart.start_animation()

    # start qt main loop
    qapp.exec()

本例中的注意事項：

• 您需要在您的環境中安裝后端（即pip install pyqt5 ）
• 我在 animation 中添加了一個init_func ，您並不需要它，因為您可以在animate方法中調用self.ax.clear() 。
• 如果您需要更好的 animation 性能，您可以使用blit=True但您需要修改clear_frame和animate方法以返回要更新的藝術家（請參閱https://jakevdp.ZBF21518181B514/B753243BIO4/blog/B75243 2012/08/18/matplotlib-animation-tutorial/了解更多信息）。 一個缺點是您將無法使用該方法更新軸標簽。
• 我已將其設置為無限運行，直到您關閉 window

我假設您想在單獨的進程中運行 animation 的原因是更新圖形數據或繪制所有點涉及一些耗時/CPU 密集型任務。 也許您已將其嵌入到其他 UI 中？

我嘗試在單獨的進程中執行 animation，但您需要傳遞顯示的圖形實例。 正如我所提到的，這並不簡單，盡管似乎有辦法做到這一點（ https://stackoverflow.com/a/57793267/13752965 ）。 如果我找到可行的解決方案，我會更新。