带有两个滑块的交互式 matplotlib 图

小开

我不认为简单地使用 plt.plot绘制图表就可以做到这一点。您需要自己通过嵌入 Matplotlib 来创建一个定制的 GUI 脚本/应用程序。目前，Matplotlib 支持所有主要的 GUI 工具包-PyGTK + 、 PyQt4和 wxPython。
我使用 wxPython，在其中嵌入 matplotlib 相当容易。其他 GUI 工具包也应该是类似的情况。你可以得到所有的信息，你需要在这本书- enter image description here

它可在亚马逊给你上购买。

小开

Matplotlib 有一些相当不错的 GUI 功能。Matplotlib 的源代码 tarball 中有一些文档示例，例如/example/user _ interface 和 matplotlib >/example/event _ handle。关于密钥处理的具体内容是: http://matplotlib.sourceforge.net/examples/event_handling/keypress_demo.html

我已经做了一些类似的事情，你的目标是:

import numpy as np
import pylab


class plotter:
def __init__(self, initial_values):
self.values
self.fig = pylab.figure()
pylab.gray()
self.ax = self.fig.add_subplot(111)
self.draw()
self.fig.canvas.mpl_connect('key_press_event',self.key)


def draw(self):
im = your_function(self.values)
pylab.show()
self.ax.imshow(im)


def key(self, event):
if event.key=='right':
self.values = modify()
elif event.key == 'left':
self.values = modify()


self.draw()
self.fig.canvas.draw()

我使用这种方法在按键时在堆栈中显示不同的图像，但是您应该能够使用逻辑来修改给定键盘输入的值。

如果你想让用户输入值，我认为例子中有对话框的选项，但是如果你只是想增加/减少一些变量，只是为他们定义键盘对这种方式可能会很好

小开

最佳答案

除了@triplepoint 提到的内容之外，还可以看一下滑块小部件。

有一个在 matplotlib 示例页面上的示例。它是一个图形滑动条，而不是键盘绑定，但它工作得非常好，你想做的事情。

还要注意，为了保证滑块和按钮保持响应，而不是垃圾回收，对对象的引用(amp_slider、 freq_slider等)应该由您自己来维护。

(我正在创建这个社区 wiki，因为我只是复制粘贴这个示例。为了避免使用 pylab，我们修改了这个例子。)

from numpy import pi, sin
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons


def signal(amp, freq):
return amp * sin(2 * pi * freq * t)


axis_color = 'lightgoldenrodyellow'


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)


# Adjust the subplots region to leave some space for the sliders and buttons
fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)


t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
amp_0 = 5
freq_0 = 3


# Draw the initial plot
# The 'line' variable is used for modifying the line later
[line] = ax.plot(t, signal(amp_0, freq_0), linewidth=2, color='red')
ax.set_xlim([0, 1])
ax.set_ylim([-10, 10])


# Add two sliders for tweaking the parameters


# Define an axes area and draw a slider in it
amp_slider_ax  = fig.add_axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color)
amp_slider = Slider(amp_slider_ax, 'Amp', 0.1, 10.0, valinit=amp_0)


# Draw another slider
freq_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color)
freq_slider = Slider(freq_slider_ax, 'Freq', 0.1, 30.0, valinit=freq_0)


# Define an action for modifying the line when any slider's value changes
def sliders_on_changed(val):
line.set_ydata(signal(amp_slider.val, freq_slider.val))
fig.canvas.draw_idle()
amp_slider.on_changed(sliders_on_changed)
freq_slider.on_changed(sliders_on_changed)


# Add a button for resetting the parameters
reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975')
def reset_button_on_clicked(mouse_event):
freq_slider.reset()
amp_slider.reset()
reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked)


# Add a set of radio buttons for changing color
color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color)
color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0)
def color_radios_on_clicked(label):
line.set_color(label)
fig.canvas.draw_idle()
color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked)


plt.show()

Example

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使用 waitforbuttonpress(timeout=0.001)，然后图将看到你的鼠标滴答。

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对于 ipython 或者 jupyter 笔记本，你可以使用 ipywidgets:

from ipywidgets import *
def update(w=0,h=0):
print(h+w)


interact(update, w= widgets.IntSlider(value=1, min=0, max=7, step=1) ,
h= widgets.IntSlider(value=1, min=0, max=7, step=1) );

点击这里查看文档: Https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/using%20interact.html

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我按照建议在木星上检查小部件，它们工作得非常好。示例脚本上传到 GitHub < a href = “ https://GitHub.com/LeonidBystrykh/course-python-for-starter/blob/master/Interactive _ dots.ipynb”rel = “ norefrer”> https://GitHub.com/leonidbystrykh/course-python-for-beginners/blob/master/interactive_dots.ipynb

from __future__ import print_function
from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual
import ipywidgets as widgets
import matplotlib.pyplot as plt, random


def series(dots, colr):
a,b=[],[]
for i in range(dots):
a.append(random.randint(1,100))
b.append(random.randint(1,100))
plt.scatter(a,b, c=colr)
return()
interact(series, dots=(1,100,1), colr=["red","orange","brown"]);

图像副本如下