zunächst einmal: ich bin ein Anfänger in Python und ganz besonders mit matplotlib
Also: Im Zuge eines Projektes mit einem zweiarmigen Roboteraufbau habe ich ein kleines Programm geschrieben, was aus den Positionsdaten der einzelnen Gelenke auslesen soll, was für eine Bewegung gemacht wurde.
Dazu werden die Daten für jeden Arm jeweils in einer Matrix geordnet nach Gelenken eingelesen, die aktuelle Positionen mit denen vor t Samples verglichen und überprüft, ob die Differenz einen Schwellwert (hier provisorisch ein Bruchteil der jeweiligen Standardabweichung) übersteigt. Die maximale Auslenkung entscheidet dann darüber, welche "Bewegung" gerade gemacht wird. Das Programm ist noch nicht besonders schick, aber es tut, was es soll (also da erstmal nicht kritisieren
). Wenn ich als Ausgabe einfache print Nachrichten mache, ist das Programm auch fix nach gut 3 Sekunden durch. Nun wollte ich das ganze visualisieren, indem die sich bewegenden Gelenke auf einem Schema des Aufbaus aufleuchten, wenn sie ihren Schwellwert übertreten haben. Zurzeit habe ich es auf ein Gelenk und Bewegung/Nicht-Bewegung reduziert, und der Plot macht auch das, was er soll, allerdings wird er ziemlich schnell ziemlich langsam, daher vermute ich stack overflow. Wie gesagt, ich kenne noch nicht viel von matplotlib und die Lösungen zu ähnlichen Problemen hier im Forum konnte ich nicht erfolgreich auf mein Problem anwenden. Daher an dieser Stelle die Frage: Was kann man machen, damit das Polten (bzw. das Updaten des Plots) schneller geht? Vielen Dank schon einmal!
(PS: verwende Python 2.7, falls das für matplotlib von Bedeutung ist)
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from copy import deepcopy
#####
J_309_310 = [13, 5]
J_409_410 = [7, 5]
fig1 = plt.figure()
plt.plot([10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 13, 14, 14, 14, 13, 14, 14, 14, 14, 13, 9, 7, 6, 6, 6, 7, 6, 6, 6, 6, 7], # Koordinaten der Gelenke
[7, 9, 11, 13, 16, 17, 15, 15, 14, 13, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 15, 15, 14, 13, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5], 'ko',
markerfacecolor='w', markersize=15)
plt.axis([0, 20, 0, 22])
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.ion()
plt.show()
#####
input1 = np.load('/Users/neckardt/Documents/joints1.npy')
input2 = np.load('/Users/neckardt/Documents/joints2.npy')
arm1 = deepcopy(input1)
arm2 = deepcopy(input2)
t = 50
mv1 = []
for i in range(0, len(arm1[:, 1])):
mv1 += [np.std(arm1[i, :])]
mv1 = np.asarray(mv1)
mv1 /= 5.5
mv2 = []
for i in range(0, len(arm2[:, 1])):
mv2 += [np.std(arm2[i, :])]
mv2 = np.asarray(mv2)
mv2 /= 5.5
#####
for i in range(2206 + t, len(arm1[5, :])):
array1 = np.amax(abs(arm1[:, i] - arm1[:, i - t]))
array2 = np.amax(abs(arm2[:, i] - arm2[:, i - t]))
if array1 > array2:
ind = np.argmax(abs(arm1[:, i] - arm1[:, i - t]))
else:
ind = np.argmax(abs(arm2[:, i] - arm2[:, i - t]))
if abs(arm1[ind, i] - arm1[ind, i - t]) >= mv1[ind] and abs(arm2[ind, i] - arm2[ind, i - t]) >= mv2[ind]:
# Beide Arme
plt.plot([J_309_310[0]], [J_309_310[1]], 'go', markersize=15)
plt.plot([J_409_410[0]], [J_309_310[1]], 'go', markersize=15)
elif abs(arm1[ind, i] - arm1[ind, i - t]) >= mv1[ind]:
# nur linker Arm
plt.plot([J_409_410[0]], [J_409_410[1]], 'ko', markerfacecolor='w', markersize=15)
plt.plot([J_309_310[0]], [J_309_310[1]], 'go', markersize=15)
elif abs(arm2[ind, i] - arm2[ind, i - t]) >= mv2[ind]:
# nur rechter Arm
plt.plot([J_309_310[0]], [J_409_410[1]], 'ko', markerfacecolor='w', markersize=15)
plt.plot([J_409_410[0]], [J_309_310[1]], 'go', markersize=15)
else:
print "{0:00}. -".format(i)
plt.plot([J_309_310[0]], [J_309_310[1]], 'ko', markerfacecolor='w', markersize=15)
plt.plot([J_409_410[0]], [J_409_410[1]], 'ko', markerfacecolor='w', markersize=15)
plt.draw()
