Python库matplotlib之五

Python库matplotlib之五

  • 小部件(widget)
    • RangeSlider
      • 构造器
      • APIs
      • 应用实列
    • TextBox
      • 构造器
      • APIs
      • 应用实列

小部件(widget)

小部件(widget)可与任何GUI后端一起工作。所有这些小部件都要求预定义一个Axes实例,并将其作为第一个参数传递。 Matplotlib不会试图布局这些小部件,所以,您必须自己决定Axes的宽度和高度,以便容纳这些小部件。

RangeSlider

RangeSlider的属性

  • val,浮点元组

构造器

词法:RangeSlider(ax, label, valmin, valmax, valinit=None, valfmt=None, closedmin=True, closedmax=True, dragging=True, valstep=None, orientation=‘horizontal’, track_color=‘lightgrey’, handle_style=None, **kwargs)

产生一个滑动条,这个滑动条代表浮点值范围。通过 (min, max) 的元组属性val,定义范围的最小值和最大值。

创建一个滑动条,定义包含在ax中的 [valmin, valmax] 的范围。为了使滑动条保持响应,必须维护对其的引用。调用 on_changed() 连接到滑块事件。

参数说明

  • ax,该参数类型是Axes。RangeSlider将被放置到该Axes中。
  • label,该参数类型是字符串。滑动条标签。
  • valmin,该参数类型是float。滑动条的最小值。
  • valmax,该参数类型是float。滑块的最大值。
  • valinit,该参数类型是浮点元组或None, 默认值为None。滑动条的初始位置。如果是None,初始位置将位于范围的25%和75%。
  • valfmt,该参数类型是字符串,默认值为None。%-格式字符串用于格式化滑动条的值。如果没有,则使用 ScalarFormatter。
  • closemin,该参数类型是bool,默认值为True。滑块区间底部是否闭合。
  • closemax,该参数类型是bool,默认值为True。滑块区间顶部是否封闭。
  • dragging,该参数类型是bool,默认值为True。如果为True,则可以用鼠标拖滑动条。
  • valstep,该参数类型是float,默认值为None。如果有一个给定值,则滑动条将捕捉到 valstep 的倍数。
  • orientation,该参数类型是{‘horizontal’, ‘vertical’},默认值为’horizontal’。滑动条的方向。
  • track_color,该参数类型是color, 默认值为’lightgrey’。背景轨道的颜色。可以通过track属性访问该轨道,以进行进一步的样式设置。
  • handle_style,该参数类型是dict

APIs

函数 说明
on_changed(func) 将 func 作为回调函数,连接到滑块值的更改。返回值是一个整数,它是连接id,可用于断开func
set_max(max) 将滑块的下限值设置为最大值。
set_min(min) 将滑块的下限值设置为最小值。
set_val(val) 将滑块值设置为 val。

应用实列

这个例子使用一个RangeSlider,去控制一个正弦波的频率。

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

freqs = np.arange(0.2, 2, 0.3)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylabel('Frequency', color='#00ff00')
ax.set_xlabel('Time', color='#0000ff')
ax.set_facecolor('#eafff5')
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.2, hspace=0.2)

plt.subplots_adjust(bottom=0.25)
t = np.arange(0.0, 10.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*freqs[0]*t)
l, = plt.plot(t, s, lw=2)

def on_changed(val_list):
    l_val = val_list[0]
    h_val = val_list[1]
    i = (int)((h_val - l_val) % len(freqs))
    ydata = np.sin(2*np.pi*freqs[i]*t)
    l.set_ydata(ydata)
    l.set_color("#0000FF")
    plt.draw()

if __name__ == "__main__":
    ax = plt.axes([0.2, 0.01, 0.60, 0.2])
    style = {"facecolor":"#8F0000", "edgecolor":"#00008F"}
    w_radio = RangeSlider(ax, "Slider", 0.0, len(freqs), track_color="#00FF00", handle_style=style,valinit=(1,100), valstep=0.5)
    w_radio.on_changed(on_changed)

    plt.show()

在这里插入图片描述

TextBox

TextBox的属性

  • ax,参数类型是Axes。TextBox将在该Axes中显示。
  • label,Text。
  • color,参数类型是color。未悬停时文本框的颜色。
  • hovercolor,参数类型是color。悬停时,文本框的颜色。

构造器

matplotlib.widgets.TextBox(ax, label, initial=‘’, color=‘.95’, hovercolor=‘1’, label_pad=0.01, textalignment=‘left’)

该构造器产生一个文本输入框。为了使文本框保持响应,您必须保留对它的引用。

每当文本更改时调用 on_text_change 进行更新。每当用户点击 Enter,或离开文本输入字段时,调用 on_submit 进行更新。

参数说明

  • ax,该参数类型是Axes。TextBox将被放置到该Axes中
  • label,该参数类型是字符串。此文本框的标签。
  • initial,该参数类型是字符串。文本框中的初始值。
  • color,该参数类型是color。文本框的颜色。
  • hovercolor,该参数类型是color。当鼠标悬停在方框上时,该方框的颜色。
  • label_pad,该参数类型是float。标签与文本框右侧之间的距离。
  • textalignment,该参数类型是{‘left’, ‘center’, ‘right’}。指定文本的对齐方式。

APIs

函数 说明
disconnect(cid) 删除连接 ID 为 cid 的观察者。
on_submit(func) 当用户按下回车键或离开提交框时,使用事件调用此函数。返回一个连接 ID,可用于断开连接。
on_text_change(func) 当文本更改时,通过事件调用此函数。返回一个连接 ID,可用于断开连接。
position_cursor(x)
set_val(val)
stop_typing()

应用实列

该应用实列使用TextBox改变ylabel,在TextBox中显示的内容,被直接用作有label。3个Slider改变正弦波的显示颜色。

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

freqs = np.arange(0.2, 2, 0.3)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylabel('Amplitue', color='#00ff00')
ax.set_xlabel('Time', color='#0000ff')
ax.set_facecolor('#eafff5')
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.1, right=0.9, top=0.8, wspace=0.4, hspace=0.6)

plt.subplots_adjust(bottom=0.45)
t = np.arange(0.0, 10.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*freqs[0]*t)
l, = plt.plot(t, s, lw=2)

v_red = 0
v_green = 0
v_blue = 0

def re_draw():
    global v_red, v_green, v_blue
    s_red = hex(int(v_red))[2:]
    if len(s_red) < 2:
        s_red = '0' + s_red

    s_green = hex(int(v_green))[2:]
    if len(s_green) < 2:
        s_green = '0' + s_green
    
    s_blue = hex(int(v_blue))[2:]
    if len(s_blue) < 2:
        s_blue = '0' + s_blue
    
    color_s = "#{0}{1}{2}".format(s_red, s_green, s_blue)   
    l.set_color(color_s)
    plt.draw()
    
def on_changed_red(val):
    global  v_red
    v_red = val
    re_draw()

def on_changed_green(val):
    global v_green
    v_green = val
    re_draw()

def on_changed_blue(val):
    global v_blue
    v_blue = val
    re_draw()

def on_ylabel_changed(s):
    ax.set_ylabel(s, color='#00ff00')
    plt.draw()

def on_ylabel_submit(s):
    ax.set_ylabel(s, color='#ff0000')
    plt.draw()

if __name__ == "__main__":
    text_ax_1 = plt.axes([0.2, 0.82, 0.60, 0.08])
    style_1 = {"facecolor":"#8F0000", "edgecolor":"#00008F"}
    w_text = TextBox(text_ax_1, "ylabel")
    w_text.on_text_change(on_ylabel_changed)
    w_text.on_submit(on_ylabel_submit)

    slider_ax_1 = plt.axes([0.2, 0.20, 0.60, 0.1])
    style_1 = {"facecolor":"#8F0000", "edgecolor":"#00008F"}
    w_silder_1 = Slider(slider_ax_1, "Red", 0.0, 255, track_color="#FF0000", handle_style=style_1, valstep=1.0)
    w_silder_1.on_changed(on_changed_red)

    slider_ax_2 = plt.axes([0.2, 0.13, 0.60, 0.1])
    style_2 = {"facecolor":"#008F00", "edgecolor":"#00008F"}
    w_silder_2 = Slider(slider_ax_2, "Green", 0.0, 255, track_color="#00FF00", handle_style=style_2, valstep=1.0)
    w_silder_2.on_changed(on_changed_green)

    slider_ax_3 = plt.axes([0.2, 0.06, 0.60, 0.1])
    style = {"facecolor":"#8F0000", "edgecolor":"#00008F"}
    w_silder_3 = Slider(slider_ax_3, "Blue", 0.0, 255, track_color="#0000FF", handle_style=style, valstep=1.0)
    w_silder_3.on_changed(on_changed_blue)

    plt.show()

在这里插入图片描述

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