matplotlibよりも滑らかなリアルタイムプロットができる PyQtGraph で散布図をリアルタイムプロットしてみました。

PyQtGraphで散布図リアルタイムプロット、1000点でも60fps程度で動いてくれたので良き pic.twitter.com/R6ntYYMIQF
— Kurene (@_kurene) 2021年6月10日

1000点でアルファ値（透明度）を設定していますが、約60fpsでリアルタイムプロットできていることを確認しました。

こちらの散布図の実装方法とソースコードを紹介したいと思います。

PyQtGraphにおける散布図リアルタイムプロットの流れ
散布図の属性
実装例・ソースコード
参考

PyQtGraphにおける散布図リアルタイムプロットの流れ

抽象的なコードで流れを説明します。

# -*- coding: utf-8 -*-
from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np
import pyqtgraph as pg

#　(1) PyQtのウインドウ生成
app = QtGui.QApplication([])
#　(2) GraphicsLayoutWidged オブジェクト生成
win = pg.GraphicsLayoutWidget()
win.show()
# (3) PlotItem オブジェクト生成
plot = win.addPlot(title="real-time scatter plot") 
# (4) PlotDataItemオブジェクト生成
curve = plot.plot(pen=...) 

# 初期データ（numpy.ndarrayオブジェクト）生成
n_data = 1000
x = ...
y = ...

# (5) 更新処理を記述した関数
def update():
    global x, y, curve, plot

    # x, y を更新
    x += ...
    y += ...
    # データ更新
    curve.setData(x, y)
    
# (6) 定期的に(5)の関数を実行
fps = 60
timer = QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect(update)
timer.start(1/fps * 1000)


# アプリケーション実行
if __name__ == '__main__':
    import sys
    if (sys.flags.interactive != 1) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'):
        QtGui.QApplication.instance().exec_()

要点だけまとめると、

PyQtのウインドウ生成
- PyQt5.QtWidgets.QApplication オブジェクト生成
GraphicsLayoutWidgedオブジェクト生成
PlotItem オブジェクト生成
PlotDataItemオブジェクト生成
更新処理を記述した関数を実装
定期的に(5)の関数を実行

という流れになります。

1~4までで、

QApplication
GraphicsLayoutWidged
PlotItem
PlotDataItem

という4種類の異なるクラスのオブジェクトが生成されています。

これらの関係は、以下の図が参考になります。

なお、GraphicsViewクラスはPlotItemの親クラスでもあります。

f:id:Kurene:20210610231744p:plain:w400 — https://pyqtgraph.readthedocs.io/en/latest/plotting.html

すなわち、それぞれのクラスは以下のような役割を持っています。

GraphicsLayoutWidged
- 複数のプロットのレイアウトを設定する
PlotItem
- 標準の 2D プロット領域
- 軸、ラベル、インタラクティブなグラフ操作に関する処理を扱う
PlotDataItem
- プロットするデータ、属性、プロット方法を扱う

散布図の属性

よく使う散布図の属性は、以下のように設定します。

ただし、

p = win.addPlot() # PlotItem オブジェクト
curve = p.plot(pen=None) # PlotDataItem オブジェクト

とします。

散布図の線
- p.plot(pen=None) でシンボルのみのグラフ＝散布図ができる
- 折れ線グラフの線に関する属性をセットできる参考ページ
シンボル
- matplotlib だと marker
- p.plot(symbol="o")
シンボルの外周の色,
- p.plot(symbolPen='b')
シンボルの内部の色
- p.plot(symbolBrush='c')
シンボルのサイズ
- p.plot(symbolSize=10)
軸の範囲
- X軸: p.setXRange(-5, 5)
- Y軸: p.setYRange(-5, 5)
- XY軸のオートスケールOn/Off: p.enableAutoRange('xy', False)
プロットするデータの更新
- curve.setData(x, y) アルファ値（透過度）
- curve.setAlpha(0.5, False)

ラベルなど軸関係は以下のWebページが参考になります

AxisItem — pyqtgraph 0.12.1 documentation

実装例・ソースコード

f:id:Kurene:20210610233143g:plain:w400

# -*- coding: utf-8 -*-
from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
import numpy as np
import pyqtgraph as pg
import time


app = QtGui.QApplication([])#　PyQtのアプリ生成
win = pg.GraphicsLayoutWidget() # GraphicsWindow() オブジェクト生成
win.resize(500, 500)
win.show()

p = win.addPlot(title="real-time scatter plot") # PlotItem オブジェクト生成
curve = p.plot(pen=None, symbol="o", symbolPen='b', symbolSize=10, symbolBrush='c') # PlotDataItemオブジェクト生成。pen=Noneで点のみ
pg.setConfigOptions(antialias=True)

n_data = 1000
x = np.random.normal(0.0, 1.0, n_data)
y = np.random.normal(0.0, 1.0, n_data)
p.setXRange(-5, 5)
p.setYRange(-5, 5)

iter = 0
pretime = time.time()
def update():
    global iter, p, x, y, curve
    global pretime
    
    # x, y座標を変更（アニメーション）
    x += np.random.normal(0.0, 0.1, n_data) + 0.01*np.cos(2*np.pi*iter/300)
    y += np.random.normal(0.0, 0.1, n_data) + 0.01*np.sin(2*np.pi*iter/120)

    if iter > 0:
        p.enableAutoRange('xy', False) # x, y軸のスケール固定
    curve.setData(x, y)
    curve.setAlpha(0.5, False)
    
    curtime = time.time()
    fps = 1.0 / (curtime - pretime + 1e-16)
    p.setTitle(f"fps: {fps:0.1f} Hz")
    pretime = curtime
    iter += 1
    
fps = 60
timer = QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect(update)
timer.start(1/fps * 1000)


if __name__ == '__main__':
    import sys
    if (sys.flags.interactive != 1) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'):
        QtGui.QApplication.instance().exec_()