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带滑块的Matplotlib动态绘图

slider matplotlib python

Mathieu · 技术社区 · 6 年前

我不太习惯 matplotlib 动态的情节,因此我有一些困难,创造一个理想的情节。我试图绘制N个相同大尺寸(800k点)的时间线(不太多,更不用说少于5个)。我想用一个滑块来表示这个。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

plt.ioff()

timelines = [np.random.randint(-2, 5, size = 800000),
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000), 
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000)]
timelines_labels = ["label1", "label2", "label3"]

def slide_plot(timelines, timelines_labels):

    f, ax = plt.subplots(len(timelines), 1, sharex = True, figsize = (20, 10))

    def update(pos, ax = ax, timelines = timelines):
        for k, a in enumerate(ax):
            a.axis([pos,pos+80,-max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])
        f.canvas.draw_idle()

    f.subplots_adjust(bottom=0.25)
    plt.setp([a.get_xticklabels() for a in f.axes[:-1]], visible=False)
    t = np.arange(0.0, len(timelines[0]), 1)

    for k, a in enumerate(ax):
        a.plot(t, timelines[k], lw = 0.55, label=timelines_labels[k])
        a.legend(loc="upper right")
        a.axis([0, 160000, -max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])

    ax[-1].set_xticks(np.arange(0.0, len(timelines[0])+80000, 80000))

    axpos = plt.axes([0.2, 0.1, 0.65, 0.03])
    spos = Slider(axpos, 'Time (ms)', valmin =0, valmax=800000, valinit=0)
    spos.on_changed(update)
    plt.show()

slide_plot(timelines, timelines_labels)

正如你所看到的,因为我的图是共享X轴,我拿出XTICK标签(以后也会用XTICK做同样的事)。

然后我创建变量t,这就是时间,我觉得它是无用的,而且 ax[k].plot(timelines[k]) 就够了。

我做了更多的格式化设置每80000点一个勾号。

最后,我拿到了滑杆。显然,update函数不起作用。我不知道正确的语法,也不知道实现这一点的正确方法。

谢谢:)

编辑:通过放置参数 ax = ax 和 timelines = timelines 似乎开始工作了,但是我不喜欢这个功能的外观。我肯定有更好的方法存在。

编辑:最新脚本。。。以及输出:

1 回复 | 直到 6 年前

ImportanceOfBeingErnest 6 年前

问题应该只出现在IPython中(或者Spyder使用IPython)。问题是 plt.show() 不会阻塞和函数 slide_plot 会回来的。一旦返回,对滑块的所有引用以及因此而产生的回调都将消失。 (中的代码 this linked answer 不使用函数,因此不会出现此问题。)

解决方法是让函数返回对滑块的引用并将其存储。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

timelines = [np.random.randint(-2, 5, size = 800000),
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000), 
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000)]
timelines_labels = ["label1", "label2", "label3"]

def slide_plot(timelines, timelines_labels):

    f, ax = plt.subplots(len(timelines), 1, sharex = True)

    def update(pos):
        for k, a in enumerate(ax):
            a.axis([pos,pos+25,-max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])
        f.canvas.draw_idle()

    f.subplots_adjust(bottom=0.25)
    plt.setp([a.get_xticklabels() for a in f.axes[:-1]], visible=False)
    t = np.arange(0.0, len(timelines[0]), 1)

    for k, a in enumerate(ax):
        a.plot(t, timelines[k], lw = 0.55, label=timelines_labels[k])
        a.legend(loc="upper right")
        a.axis([0, 25, -max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])

    ax[-1].set_xticks(np.arange(0.0, len(timelines[0]) / 8000, 10))

    axpos = plt.axes([0.2, 0.1, 0.65, 0.03])
    spos = Slider(axpos, 'Time (ms)', 0.1, 90.0)
    spos.on_changed(update)
    plt.show()
    return spos

slider = slide_plot(timelines, timelines_labels)

或者,您可以将Spyder配置为不使用Preferences/IPython/graphics下的“matplotlib图形支持”,禁用“激活支持”并启动新的IPython控制台以使其生效。