我有一个代表正弦波的情节。
在代码中,我将正弦波的频率表示为变量b
。我需要能够实时更改b
(即无需在手动更改值后重新运行代码)。理想情况下,这可以通过使用滑块来完成。我尝试使用Tkinter
Slider
功能,但无法在Tkinter
窗口中嵌入该图。
生成刺激的代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
vals = np.linspace(-np.pi,np.pi,100)
xgrid, ygrid = np.meshgrid(vals,vals)
b = 5
the_sine = np.sin(xgrid * b)
plt.imshow(the_sine)
fig = plt.imshow(the_sine, cm.gray)
plt.axis('off')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
我无法包含绘图的图像,但如果您运行代码,您将看到这与调整类似简单线的参数有点不同。
有什么建议吗?
答案 0 :(得分:1)
关注matplotlib slider for parameters,可以使用matplotlib.widgets.Slider
模块更新图中包含的数据。
只需使用一些任意参数定义您正在绘制的函数,制作一个滑块并将其填充到绘图中,并在每次滑块更改时调用fig.set_data
并使用新滑块值评估函数。这是通过定义更新函数(见下文)并调用Slider.on_changed(my_update_function)
来完成的。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.widgets import Slider
vals = np.linspace(-np.pi,np.pi,100)
xgrid, ygrid = np.meshgrid(vals,vals)
def f(x, y, b):
return np.sin(x * b)
b = 5
ax = plt.subplot(111)
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.25)
fig = plt.imshow(f(xgrid, ygrid, b), cm.gray)
plt.axis('off')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
axb = plt.axes([0.15, 0.1, 0.65, 0.03])
sb = Slider(axb, 'b', 0.1, 10.0, valinit=b)
def update(val):
fig.set_data(f(xgrid, ygrid, val))
sb.on_changed(update)
plt.show()
这应该会生成您正在寻找的地图,您可以扫描b
。