Mises à jour dynamiques de tracés avec Matplotlib : deux méthodes efficaces

La visualisation de données en temps réel est essentielle dans de nombreux domaines, de la recherche scientifique aux marchés financiers. Matplotlib, une puissante bibliothèque de tracé Python, ne met pas automatiquement à jour les tracés ; cependant, plusieurs méthodes permettent des mises à jour dynamiques. Cet article explore deux techniques efficaces : l’utilisation de canvas.draw() avec canvas.flush_events(), et l’utilisation de plt.draw(). Le choix optimal dépend de la complexité de l’application et du contrôle requis.

Table des matières

• canvas.draw() et canvas.flush_events() pour un contrôle précis
• plt.draw() pour les applications plus simples
• Choisir la bonne méthode

canvas.draw() et canvas.flush_events() pour un contrôle précis

Cette méthode offre un contrôle précis sur le processus de mise à jour, ce qui la rend idéale pour les tracés complexes ou les applications exigeant une grande réactivité. Elle interagit directement avec le canevas Matplotlib, permettant une gestion explicite du dessin et de la gestion des événements. L’appel canvas.flush_events() est crucial pour gérer les événements de l’interface graphique et éviter les blocages, assurant ainsi des mises à jour fluides.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])

ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)

xdata, ydata = [], []

for i in range(100):
    xdata.append(i/10)
    ydata.append(np.sin(i/10))
    line.set_data(xdata, ydata)
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
    time.sleep(0.1)

plt.show()

Ce code génère une animation d’onde sinusoïdale. La boucle met à jour les données de la ligne, puis fig.canvas.draw() redessine le canevas, et fig.canvas.flush_events() traite les événements en attente pour maintenir la réactivité. time.sleep() contrôle la vitesse de l’animation.

plt.draw() pour les applications plus simples

plt.draw() fournit une approche plus simple et de niveau supérieur. Elle est suffisante pour les applications moins exigeantes, mais offre moins de contrôle sur la gestion des événements que la méthode précédente. Il est crucial d’activer le mode interactif à l’aide de plt.ion().

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

plt.ion()  # Le mode interactif est essentiel

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])

ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)

xdata, ydata = [], []

for i in range(100):
    xdata.append(i/10)
    ydata.append(np.sin(i/10))
    line.set_data(xdata, ydata)
    plt.draw()
    plt.pause(0.1)

plt.show()

Cet exemple reflète le précédent mais utilise plt.draw() et plt.pause() pour les mises à jour. plt.pause() fournit un délai similaire à time.sleep(), mais s’intègre mieux à la boucle d’événements de Matplotlib.

Choisir la bonne méthode

Pour les applications simples avec une gestion minimale des événements, plt.draw() est plus facile et suffisante. Cependant, pour les applications complexes, les flux de données en temps réel ou les situations exigeant un contrôle précis, fig.canvas.draw() et fig.canvas.flush_events() offrent un contrôle et une réactivité supérieurs, assurant une visualisation plus fluide et plus robuste. N’oubliez pas d’utiliser la gestion des erreurs (blocs try...except) dans les boucles pour éviter les plantages de l’application.

Cet article a démontré deux techniques efficaces pour automatiser les mises à jour des tracés dans Matplotlib. En comprenant leurs forces et leurs faiblesses, vous pouvez sélectionner la méthode la mieux adaptée à vos besoins de visualisation. Assurez-vous que Matplotlib est installé avant d’exécuter les exemples (pip install matplotlib).