Создание реального осциллографа с использованием Matplotlib

Введение

Это руководство представляет пошаговое описание создания осциллографа с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Осциллограф - это устройство, используемое для измерения и отображения напряжённых сигналов в течение времени. В этом руководстве мы воспользуемся модулем анимации Matplotlib для создания реального времени отображения напряжённого сигнала.

Советы по виртуальной машине (VM)

После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если у вас возникнут проблемы во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт библиотек

Перед тем как приступить к написанию кода, нам нужно импортировать необходимые библиотеки. Мы будем использовать Matplotlib, NumPy и модуль анимации.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation
from matplotlib.lines import Line2D

Создание класса Scope

Класс Scope будет хранить данные и методы, необходимые для создания осциллографа. В конструкторе мы инициализируем необходимые переменные и настраиваем график.

class Scope:
    def __init__(self, ax, maxt=2, dt=0.02):
        self.ax = ax
        self.dt = dt
        self.maxt = maxt
        self.tdata = [0]
        self.ydata = [0]
        self.line = Line2D(self.tdata, self.ydata)
        self.ax.add_line(self.line)
        self.ax.set_ylim(-.1, 1.1)
        self.ax.set_xlim(0, self.maxt)

Определение метода обновления

Метод update вызывается для каждого кадра анимации. Он принимает новое значение и соответствующим образом обновляет график.

def update(self, y):
        lastt = self.tdata[-1]
        if lastt >= self.tdata[0] + self.maxt:  ## reset the arrays
            self.tdata = [self.tdata[-1]]
            self.ydata = [self.ydata[-1]]
            self.ax.set_xlim(self.tdata[0], self.tdata[0] + self.maxt)
            self.ax.figure.canvas.draw()

        t = self.tdata[0] + len(self.tdata) * self.dt

        self.tdata.append(t)
        self.ydata.append(y)
        self.line.set_data(self.tdata, self.ydata)
        return self.line,

Создание функции-эмиттера

Функция-эмиттер (emitter) генерирует данные, которые будут переданы методу обновления (update). В данном случае мы генерируем случайные данные с вероятностью 0.1.

def emitter(p=0.1):
    while True:
        v = np.random.rand()
        if v > p:
            yield 0.
        else:
            yield np.random.rand()

Настройка графика

Мы создаем новый объект фигуры и оси и инициализируем класс Scope. Затем мы передаем функции update и emitter методу FuncAnimation для создания анимации.

fig, ax = plt.subplots()
scope = Scope(ax)

ani = animation.FuncAnimation(fig, scope.update, emitter, interval=50,
                              blit=True, save_count=100)

plt.show()

Резюме

В этом руководстве мы научились использовать библиотеку Matplotlib для создания осциллографа, который отображает сигналы напряжения в течение времени. Мы определили класс Scope для хранения данных и методов, необходимых для осциллографа, создали метод update для обновления графика и использовали функцию emitter для генерации данных. Наконец, мы настроили график и передали функции update и emitter методу FuncAnimation для создания анимации.