我是Python和wxPython的新手我试图在随机方向随机速度的盒子中模拟粒子。 我在wxFormBuilder中创建了一个简单的GUI,我有一个面板来显示paricles的图。将粒子设置到一个位置并绘制到面板上,然后我开始模拟并更新粒子的x和y位置。当重新绘制位置时,轴看起来像以前一样“厚”,看起来如果相互之间有多个轴。
我无法找到关于这个问题的任何内容,我希望有人可以帮我解决这个问题吗?
这是创建Plot的代码:
import wx
import particles
import random
import matplotlib
matplotlib.use('WXAgg')
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_wxagg import \
FigureCanvasWxAgg as FigCanvas, \
NavigationToolbar2WxAgg as NavigationToolbar
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 8})
class MyFrameSub( particles.GUI_MainFrame ):
def __init__( self, parent ):
particles.GUI_MainFrame.__init__( self, parent )
def InitData(self):
self.npart = int(self.m_npart.GetValue())
self.nsteps = int(self.m_steps.GetValue())
self.ndt = float(self.m_dt.GetValue())
self.x= [random.random() for I in range(self.npart)]
self.y= [2*random.random()-1 for I in range(self.npart)]
self.vx= [self.ndt*(2*random.random()-1) for I in range(self.npart)]
self.vy= [self.ndt*(2*random.random()-1) for I in range(self.npart)]
return
def CreatePlot(self):
panelsize = self.m_PlotPanel.GetClientSize()
self.figure = Figure(figsize=(panelsize[0]/100.0,panelsize[1]/100.0), dpi=100, frameon=False)
self.canvas = FigCanvas(self.m_PlotPanel, wx.ID_ANY, self.figure)
self.axes = self.figure.add_subplot(111)
self.axes.axis((-1,1,-1,1))
self.partplot, = self.axes.plot(self.x, self.y, 'ro')
self.canvas.draw()
return
def UpdateData(self):
for i in range(self.nsteps):
for j in range(self.npart):
self.x[j]=self.x[j]+self.vx[j]
self.y[j]=self.y[j]+self.vy[j]
if abs(self.x[j])>1:
self.vx[j]=-self.vx[j]
if abs(self.y[j])>1:
self.vy[j]=-self.vy[j]
self.partplot.set_xdata(self.x)
self.partplot.set_ydata(self.y)
self.canvas.draw()
return
后面是按钮定义,它看起来像这样: 在运行模拟之前:www.merlinvs.de/before.jpg
运行模拟后:www.merlinvs.de/after.jpg
当你看到轴变得丑陋而且我不知道为什么。
我想到的另一个问题如下: 当我运行一个需要一段时间UI无响应的循环时,是否可以让UI激活以取消循环?
答案 0 :(得分:0)
至于没有反应的用户界面,我在更新时使用了greenlet作为我的Matplotlib内容
from gevent.greenlet import Greenlet
from gevent import sleep
import matplotlib.plot as plt
# Plot stuff
def event_handler():
# Can update plot
sleep(1) # Simulate handling or number crunching (numpy WILL block)
g = Greenlet(event_handler)
g.start()
plt.plot(0,0) # Works immediately and updates
有些值得注意的事情是,对于严肃的应用程序,您需要添加一些针对比赛编码的保护。 Numpy和外部科学库通常会导致整个应用程序无响应(根据我的经验),因为它们阻止了greenlet上下文切换器范围之外的系统调用。对于简单的事情,虽然上述模式运作良好。