plotlyで2軸の散布図

　前回、ラズパイ4のCPUクロックとCPU温度をゲージを使って描画しました。ここでは、任意の時間ロギングした値を散布図で描画します。

環境

• ラズパイ4　5.10.63
• Python　3.9.2
• plotly　5.4.0

ロギングのプログラム

import subprocess
import time
import datetime

f = open('/home/pi/dat01.txt','w')
for i in range(1,100):
    clk = subprocess.getoutput("vcgencmd measure_clock arm").split('=')
    CLK = int(clk[1])/1000000.0

    temp = subprocess.getoutput("vcgencmd measure_temp").split('=')
    T = float(temp[1].split("'")[0])

    dt_now = datetime.datetime.now()
    writeData = dt_now.isoformat()+","+str(round(CLK,1))+","+str(T)
    print(writeData)
    f.write(writeData+"\n")
    time.sleep(1)
f.close()

　データの一部です。時間、クロック、温度をカンマで区切っています。

2021-12-08T05:08:37.515027,1500.3,43.3
2021-12-08T05:08:38.555517,600.1,42.3
2021-12-08T05:08:39.591100,700.2,42.8
2021-12-08T05:08:40.635839,700.2,42.8

ポイントは2軸表示と個々のスケール

　時間はx、クロックをy1、温度をy2のリストに割り当てています。
　2軸表示はsubplotsを利用します。二つの軸のスケールは自動調整されますが、見やすくありません。

　左側のスケールは、update_layoutのrange = [500,1600]を記述して下限と上限を設定できますが、右側のスケールを制限する方法が見つかりませんでした。右側の軸はsecondary_y=Trueで指定します。
　単独でupdate_yaxesを使うとrangeで下限と上限を設定できることがわかりました。
　横軸の時間は、このplotlyライブラリがうまく処理をしてくれて、わかりやすく表示をしてくれます。

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

f = open('dat01.txt','r')
s = f.read().split('\n')
print(len(s))

x=[]
y1=[]
y2=[]
for i in range(1,len(s)-1):
    x.append(s[i].split(',')[0])
    y1.append(float(s[i].split(',')[1]))
    y2.append(float(s[i].split(',')[2]))
print(x)
print(y1)
print(y2)

def scatter(mode, symbol, dash, color, y, name):
    d = go.Scatter(
        mode=mode,
        x=x, y=y,
        texttemplate="(%{x}, %{y})",
        name=name,
        marker=dict(symbol=symbol, color=color),
        line=dict(dash=dash, color=color),
    )
    return d

fig= make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])

d1 = scatter(mode="lines+markers", symbol="circle", dash="solid", color="red", y =y1, name="CPU clock")
d2 = scatter(mode="lines+markers", symbol="circle", dash="solid", color="blue", y=y2, name="CPU temp")

fig.add_trace(d1)
fig.add_trace(d2,secondary_y=True)
layout1 = go.Layout(
    yaxis = dict(title="Clock [MHz]", range = [500,1600], dtick=100))

fig.update_layout(layout1)
fig.update_yaxes(title="Temp [`C]", secondary_y=True, range=[30, 80])

fig.show()