Wie kann man mit Python Daten von der seriellen Schnittstelle dynamisch schnell visualisieren?
Für dynamische Graphn soll man "FuncAnimation" verwenden. Hier mal ein Beispiel, das lustigerweise ein Art aliasing Effekt hat:
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#!/python
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import tkinter as tk
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import matplotlib.pyplot as plt
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from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
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from matplotlib.animation import FuncAnimation
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import numpy as np
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root = tk.Tk()
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fig, ax = plt.subplots()
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xdata, ydata = [], []
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ln, = ax.plot([], [], 'b-')
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def init():
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ax.set_xlim(0, 100)
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ax.set_ylim(-1, 1)
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return ln,
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def update(frame):
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xdata.append(frame)
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ydata.append(np.sin(frame * 0.1))
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ln.set_data(xdata, ydata)
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ax.set_xlim(max(0, frame-99), frame)
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return ln,
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canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)
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canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
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ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 1000),
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init_func=init, blit=True, interval=50)
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root.mainloop()
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