[Python] matplotlib.pyplot 활용한 그래프 동적 업데이트 (2/2)

앞선 포스팅에서 기본적인 pyplot 를 활용한 그래프 틀을 만들었다.

[Python] matplotlib.pyplot 활용한 그래프 동적 업데이트 (1/2)

 

이번 포스팅에서는 핵심이 되는 동적으로 데이터를 업데이트하며 그래프를 다시 그리는 내용을 다루겠다.

 

먼저 앞선 Serial 통신 포스팅에서 데이터를 불러오는 예제를 들었지만, 장비가 없어서 본 예제에서는 file로 동일한

환경으로 구현하였다. 

 

file에서 한 byte 씩 불러와서 구분자까지 로드하여 일정 문자열을 추출한다. 

buffer = ""
while True:
  oneByte = f.read(1)
  if oneByte == b"\r":  # method should returns bytes
    break
    
  else:
    buffer += oneByte.decode()

res = buffer
res = res.replace("$","").replace("A", "")
value = res.split(',')

이번 예제에서는 캐리지 리턴('\r') 을 구분자로 하였다. 

이어 불필요 키워드를 제거한다.

 

이렇게 생성된 value에서 chart_update 함수 호출 이전에 xdata, y0data, y1data 를 생성한다. 

if len(xdata) == data_size -2 :# data_size 이하 처리
  xdata.pop(0)
  y0data.pop(0)
  y1data.pop(0)
  
xdata.append(x)
y0data.append(value[0])
y1data.append(value[1])
sValue = 0 if value[2]=="" else value[2]

chart_update(sValue, xdata, y0data, y1data)
time.sleep(0.5)
x += 1

이 코드는 그래프에서 최대로 보여줄 데이터 개수(data_size) 에 맞게 X 축 데이터를 연속적으로 보여줄 수 있도록

큐의 데이터형태를 유지하도로 하는 코드이다. 

 

예를 들어 data_size가 10이라고 가정했을 때

   10번째 - xdata = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

   11번째 - xdata = [2,3,4,5,6,7,8,9,10,11] 

 

처럼 되도록 첫번째 Top 위치(0)에 있는 데이터를 pop 하고, 마지막 (9)에 +1 한 데이터를 append 한다.

 

y0data, y1data, sValue는 각각 앞에서 추출한 value로부터 값을 할당한다.

 

마지막 chart_update() 함수를 보자

    def chart_update(sValue, xdata, y0data, y1data):
        SwitchText = "Switch On" if sValue == 1 else "Switch Off"
        plt.suptitle('DashBoard : ' + SwitchText, fontweight='bold', color="blue" if sValue == 1 else "red")

        lines0.set_xdata(xdata)
        lines0.set_ydata(y0data)
        lines1.set_xdata(xdata)
        lines1.set_ydata(y1data)

        ax[0].relim()
        ax[0].autoscale_view()
        ax[1].relim()
        ax[1].autoscale_view()

        figure.canvas.draw()
        figure.canvas.flush_events()

1. 전체 그래프의 제목영역에 텍스트를 sValue 값에 따라 Switch On/Off 출력 / 각 상태에 따라 글자색 blue/red로 변경

2. lines0, lines1에 해당하는 각각의 데이터를 y0 데이터, y1 데이터를 적용 업데이트 한다. 

3. relim() # limit를 초기화

4. autoscale() # 스케일 재설정

5. GUI events 업데이트 : fig.canvas.draw() / fig.canvas.flush_events()

 

적용하면 아래와 같이 실시간으로 원하는 데이터를 업데이트 가능하다.