Matplotlibでデータファイルの変更に合わせてグラフを動的に更新する方法

データファイルの変更に応じてMatplotlibの図（グラフ）をリアルタイムに更新したい場合、plt.pause() を活用することで、描画を繰り返しながら動的な更新を実現できます。以下の手順で実装できます。

実装の手順

• figureサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を自動調整します。
• サブプロットの行数・列数を決めるため、変数 m と n を初期化します。
• プロットごとに色を動的に変えられるよう、ランダムなカラーコードのリストを作成します。
• plot() メソッドを使って、ランダムなデータポイントを動的にプロットします。
• 最後に show() メソッドで図を表示します。

コード例

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

# 図のサイズとレイアウトの自動調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

m = 2   # 行数
n = 4   # 列数

fig, axes = plt.subplots(nrows=m, ncols=n)

# ランダムな16進数カラーコードを生成
hexadecimal_alphabets = '0123456789ABCDEF'
color = ["#" + ''.join([random.choice(hexadecimal_alphabets)
                        for j in range(6)]) for i in range(m*n)]

for i in range(m):
    for j in range(n):
        axes[i][j].clear()
        axes[i][j].plot(np.random.rand(10), np.random.rand(10),
                        color=color[100 % np.random.randint(1, len(color))])
        # 一時停止することで描画を更新
        plt.pause(0.1)

plt.show()

ポイント解説

このコードの鍵となるのは plt.pause(0.1) の部分です。このメソッドは指定した秒数だけ処理を一時停止すると同時に、GUIイベントループを回して画面を再描画します。これにより、ループ内でデータが更新されるたびにグラフが順次書き換えられ、簡易的なアニメーションのような動的表示が可能になります。

また、各サブプロットに対して clear() を呼び出すことで、前回の描画内容を消去してから新しいデータをプロットしています。実際のデータファイルを監視する場合は、このループ内でファイルを読み込み直し、新しい値で plot() を実行すれば、ファイルの変化に追従したリアルタイムな可視化が実現できます。

出力結果