Python matplotlib在交互式打印后没有响应

我正在使用Arduino和python进行一个项目，我正在使用库（pyfirmata、matplot、draw now）从Arduino绘制实时传感器数据，我正在获得实时输出，但在固定迭代之后，图形没有响应。我把代码附在下面

import pyfirmata
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from drawnow import *
import sys
board = pyfirmata.Arduino('COM8')
iter8 = pyfirmata.util.Iterator(board)
iter8.start()

LED = board.get_pin('d:13:o')
ldr=board.get_pin('a:0:o')
val=0
converted=1023
converted2=5.0/1023.0
s=[]
i=0

def makeFig():

    plt.figure(1)
    plt.ion()
    plt.plot(s)
    plt.title('My Live Streaming Sensor Data')  # Plot the title
    plt.grid(True)

while(i<=50):

    time.sleep(0.01)
    val=ldr.read()
    print(val * converted * converted2)
    s.append(val)
    i=i+1
    drawnow(makeFig)  # Call drawnow to update our live graph
    plt.pause(.000001)
plt.show()

导入pyfirmata
导入时间
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从现在开始导入*
导入系统
board=pyfirmata.Arduino（'COM8'）
iter8=pyfirmata.util.Iterator（板）
iter8.start（）
发光二极管=电路板。获取引脚（'d:13:o'）
ldr=线路板。获取引脚（'a:0:o'）
val=0
换算为1023
converted2=5.0/1023.0
s=[]
i=0
def makeFig（）：
plt.图（1）
plt.ion（）
小幅图(s)
plt.title（“我的直播传感器数据”）#绘制标题
plt.grid（真）
而（i您可能希望在
plt.show（）之前调用
plt.ioff（）

更一般地说，最好完全在事件循环内工作，如下所示

import pyfirmata
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation


board = pyfirmata.Arduino('COM8')
iter8 = pyfirmata.util.Iterator(board)
iter8.start()

LED = board.get_pin('d:13:o')
ldr=board.get_pin('a:0:o')
val=0
converted=1023
converted2=5.0/1023.0
s=[]
i=0

fig, ax = plt.subplots()
line,= ax.plot([],[])

def update(i):

    val=ldr.read()
    print(val * converted * converted2)
    s.append(val)
    line.set_data(range(len(s)), s)
    ax.autoscale()
    ax.relim()
    ax.autoscale_view()

FuncAnimation(fig, update, frames=50, repeat=False)

plt.show()

您可能想在
plt.show（）之前调用
plt.ioff（）

更一般地说，最好完全在事件循环内工作，如下所示

import pyfirmata
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation


board = pyfirmata.Arduino('COM8')
iter8 = pyfirmata.util.Iterator(board)
iter8.start()

LED = board.get_pin('d:13:o')
ldr=board.get_pin('a:0:o')
val=0
converted=1023
converted2=5.0/1023.0
s=[]
i=0

fig, ax = plt.subplots()
line,= ax.plot([],[])

def update(i):

    val=ldr.read()
    print(val * converted * converted2)
    s.append(val)
    line.set_data(range(len(s)), s)
    ax.autoscale()
    ax.relim()
    ax.autoscale_view()

FuncAnimation(fig, update, frames=50, repeat=False)

plt.show()