python机器人编程——开发一个pymatlab工具箱（上）

一、前言

我们知道matlab得工具箱用于分析数据非常强大，可以通过模块化得方式对数据进行处理，并可以有很多的工具模块，最后可以加入一个窗口，显示分析的结果。我们也知道，python的matplot绘图也非常强大，可以对各种维度的数据序列进行绘制，还有python有丰富的生态，有各行业的专业分析库，但是python需要编代码，对于工程人员使用起来有道门槛，难以实现像matlab的低代码分析应用。
本系列文章，试图打造一个python版的matlab，把机器人和控制、信号处理、图像处理相关的模块封装成流程图的块，并且打造跨进程通讯接口，从而实现便捷的应用。
本篇基本实现了对matplot的封装。效果如下：

二、实现过程

2.1 封装属性

matplot最常用的是曲线和散点、柱状图。我们把matplot封装到了一个叫MatplotPlotter的类里面，然后只要把数据整理成固定的形式，就可以调用这个类，然后显示出曲线，这个类把常用的属性给列出来了：

class MatplotPlotter:def __init__(self, fignum,max_length=50,maxframelen=1024,viewwinlen=20,plotlayout=111,title="title",xyzlabel=[['X','Y','Z']],                  plottitles=["plot","scatter","plot"],xyzlim_max=[],isrealtime=True,lineform=["plot","scatter","plot","bar"],lineform3D=["plot3D","scatter3D","plot3D"],colors=["blue","red","green","yellow","pink","brown","orange","purple","cyan","gray "],size=(5, 4),loc=(0,0)):self.cache = np.array([])self.max_length = max_lengthself.max_frame_length = maxframelenself.cache_length=0  self.size=sizeself.loc=locself.title=titleplt.style.use('dark_background')self.fig2D = Noneself.ax2D = Noneself.an2d=Noneself.fig3D = Noneself.ax3D = Noneself.an3d=Noneself.isshow=Falseself.viewwinlen=viewwinlenself.fignum=fignumself.plotlayout=plotlayoutself.xyzlabel=xyzlabelself.plottitles=plottitlesself.isrealtime=isrealtime#lineform:bar、plot、hist、pieself.lineform=lineformself.lineform3D=lineform3Dself.formstyle={"pie":"self.ax2D.pie","plot":"self.ax2D.plot","bar":"self.ax2D.bar","scatter":"self.ax2D.scatter","plot3D":"self.ax3D.plot","scatter3D":"self.ax3D.scatter"}self.colors=colorsself.steps=None

2.2 数据流化显示

如上2D和3D的散点图、柱状图、线图都封装进去了。然后是图的title，位置、大小的设置等。
还有个就是，matplot一般很难显示动态图，这里我们的图可以进行实时动态显示，后期可以实时读取数据，并显示在matplot中可查看实时趋势。

2.3 输入数据的适应性

这个模块，可以接受numpy的数据，通过读取numpy的shape类型，来控制曲线的数量，曲线的2D和3D显示，如下：

    #只有y值，（1，N）或（N,）单曲线data0 = np.array([1],dtype=float) data00 = np.array([[[1]]],dtype=float) data1 = np.array([[1,2]],dtype=float)  #有x、y值（2，N），单曲线data2 = np.array([[1], [2]],dtype=float)#有x,y,z,（3，N),单曲线    data3 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7]],dtype=float)#有x,y,(2,N,N),N根曲线data4 = np.array([[[ 1.,1.,  1.],],[[ 2.,2.,  4.],]],dtype=float)#有x,y，z,(3,N,N),N跟曲线data5 = np.array([[[ 1.,1.,  1.],],[[ 1.,1.,  1.],],[[ 2.,2.,  4.],]],dtype=float)

这样，只要把数据进行预处理，就可以马上进行可视化了。

三、核心代码说明

3.1 设置缓存

设置一个缓存，可以持续接收数据流，并显示出来，同时如果超过缓存允许的长度，就把最早的数据舍掉，加入最新的数据。这里涉及到对输入data的shape的判断，对支持的shape进行解析，要考虑经可能多的shape存在。这个需要经过多种shape的输入测试。
然后，如果输入只有一维，也就是只有Y值得情况，就应该补上x得值，这里x得值用step得自然数补充。
同时，如果缓存中存储了数据，再输入数据时，需要经过numpy得拼接等操作。

    def add_data(self, data):  if data.shape[0]>0 and data.shape[0]<=3: if len(data.shape)>3:return Falseelse:if len(data.shape)==1:#print("add data fail,len(data.shape) must at least >1")data=data.reshape(len(data),1)if len(data.shape)==2:if data.shape[0]==1:num=len(data[0])if self.steps is None:x= np.arange(num)                        else:x = self.steps+num                            data = np.concatenate((x.reshape(1,num), data), axis=0)self.steps=x#print("self.steps",self.steps)data = data.reshape(data.shape[0], data.shape[1],1)if len(data.shape)==3 and data.shape[0]==1:passelse:#print("add new data")if len(self.cache.shape) == len(data.shape):pass                       else:return Falsereturn Trueelse:#single curveprint("single curve")return Falseelse:print("data.shape[0] out of range must be (0,3]")return False

3.2 随机信号

为了测试趋势曲线图，可以设置一个随机信号产生得模块，形成信号源，实际应用可以采集传感器中得信号，来冲当信号源。

def draw(plot,data):# 定义均值和标准差mu = 5sigma = 0.6       print(plot.add_data(data))if data.shape[0]<=1:if len(data.shape)==1:passnum=len(data)error=np.random.normal(mu, sigma, num)data[0]=error[0]elif len(data.shape)==3:num=data.shape[1]error=np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)#error2 = np.random.normal(mu, sigma, num)for i in range(1,data.shape[2]):error1 = np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)#error2 = np.random.normal(mu, sigma, num)error=np.concatenate((error1.reshape(num,1), error), axis=1)data[0]=errorprint(data)else:num=len(data[0])error=np.random.normal(mu, sigma, num)data[0]=error                elif data.shape[0]==2:       data[0]=data[0]+(data.shape[1])            num=len(data[1])if len(data.shape)==3:#2D mutpleerror=np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)#error2 = np.random.normal(mu, sigma, num)for i in range(1,data.shape[2]):error1 = np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)#error2 = np.random.normal(mu, sigma, num)error=np.concatenate((error1.reshape(num,1), error), axis=1)data[1]=error#print("data4:",data4[0])elif len(data.shape)==2:#2Derror=np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)data[1]=errorelif data.shape[0]==3:data[0]=data[0]+(data.shape[1])  data[1]=data[1]+(data.shape[1])num=len(data[2])if len(data.shape)==3:#3D multerror=np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)#error2 = np.random.normal(mu, sigma, num)for i in range(1,data.shape[2]):error1 = np.random.normal(mu, sigma, num).reshape(num,1)#error2 = np.random.normal(mu, sigma, num)error=np.concatenate((error1.reshape(num,1), error), axis=1)data[2]=errorelif len(data.shape)==2:#3D singleerror=np.random.normal(mu, sigma, num)data[2]=errorplot.plot()

3.3 根据设置绘图

当存入缓存后，绘图得任务就是解析缓存中得数据，把数据根据颜色、标题、坐标最大最小、绘制得类型等绘制出来。

    def plot(self):number_str = str(self.plotlayout)                if len(number_str) == 3:                    hundreds = int(number_str[0])tens = int(number_str[1])units = int(number_str[2])if hundreds*tens != units:return Falseif len(self.cache.shape)==3:if self.plotlayout%10 != self.cache.shape[2] and self.plotlayout%10 != 1:return Falseif len(self.cache.shape)==2:#single lineself.cache=self.cache.reshape(self.cache.shape[0],self.cache.shape[1],1)if units==1:            if self.cache.shape[0] == 2:  # 1D data  if self.fig2D == None:   self.fig2D = plt.figure(self.fignum,figsize=self.size)self.fig2D.canvas.manager.window.move(self.loc[0],self.loc[1])if self.ax2D is None:#nrows, ncols, index                            self.ax2D = self.fig2D.add_subplot(111) self.ax2D.grid(linestyle='--', alpha=0.5)self.ax2D.set_xlabel("X")self.ax2D.set_ylabel("Y")self.ax2D.set_title(self.title)    if self.an2d is not None:#self.an2d.pop().remove()#print(len(self.an2d))if isinstance(self.an2d, matplotlib.container.BarContainer):self.an2d.remove()else:                        self.an2d.pop().remove()maxx=float('-inf')minx=float('inf')for line in range(self.cache.shape[2]): x = self.cache[0,:,line]y = self.cache[1,:,line]if len(x)>self.viewwinlen:x=x[-self.viewwinlen:]y=y[-self.viewwinlen:]pass

五、总结

实现了这个模块后，就可以封装到工作流中，可以供以后数据分析监视使用。有了这个块，就可以绘制多个图，在屏幕得任意位置，便于数据分析，和实时监控，特别适合试验室监视。
当然，可以看出matplot这个画布如果用于实时显示，可以看见开销和实时性较大。用于研究和原型开发足够，但是用于实时得生产环境，还时考虑进行优化。

四、源码

已经上传到资源，下载链接

[------------本篇完--------------------------]

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