使用以gridspec布局排列的绘图，滑块和其他小部件创建图形

Question

我想创建一个动画图，可以使用滑块和其他小部件来控制参数。我必须创建几个相似的图形，因此我要将其打包在某个类中，以便与各种参数一起重用。但在此之前，我想弄清楚它的工作原理。

此代码将在图的上部创建一个图形，其余部分保留为空白。但是，x和y轴的绘制范围是[-0.05,0.05]，而不是下面的预定义范围。

如何确定图形按所需比例绘制？

我不知道的另一件事是如何向布局添加小部件？我想将它们插入gridspec而不用硬编码坐标和尺寸，以使它们适应给定的空间。

我在下面尝试了一些方法，但是显然没有用。 我该如何使其按需运行？

import matplotlib.gridspec as gridspec
import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

PI = np.pi

# Half width of the graph x-axis
x_axis = 4*PI
# x_axis offset
x_offset = 0
# Half height of the graph y-axis
y_axis = 8
# y_axis offset
y_offset = -1

fig = plt.figure()

mainGrid = gridspec.GridSpec(2, 1)
graphCell = plt.subplot(mainGrid[0, :])
graphCell.plot(xlim=(-x_axis-x_offset, x_axis-x_offset), ylim=(-y_axis-y_offset, y_axis-y_offset))
controlCell = mainGrid[1, :]
controlGrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(1, 7, controlCell)
sliderCell = controlGrid[0, 0]
sliderCount = 7
sliderGrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(sliderCount, 1, sliderCell)
sliders = []
for i in range(0, sliderCount):
    pass
    #sliders[i] = Slider(sliderGrid[0, i], "Test {}".format(i), 0.1, 8.0, valinit=2, valstep=0.01)

x_data = np.linspace(-x_axis-x_offset, x_axis-x_offset, 512)
y_data = [x for x in x_data]

line = plt.plot([], [])[0]
line.set_data(x_data, y_data)

plt.show()

Answer 1

一些问题：

• plot没有任何xlim参数。
• 代码中网格太多了
• 小部件需要位于轴内
• 网格的第一个索引是行，而不是列。

总共

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

# Half width of the graph x-axis
x_axis = 4*np.pi
# x_axis offset
x_offset = 0
# Half height of the graph y-axis
y_axis = 8
# y_axis offset
y_offset = -1

fig = plt.figure()

mainGrid = gridspec.GridSpec(2, 1)
ax = plt.subplot(mainGrid[0, :])
ax.set(xlim=(-x_axis-x_offset, x_axis-x_offset), ylim=(-y_axis-y_offset, y_axis-y_offset))
controlCell = mainGrid[1, :]

sliderCount = 7
sliderGrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(sliderCount, 1, controlCell)
sliders = []
for i in range(0, sliderCount):
    sliderax = plt.subplot(sliderGrid[i, 0])
    slider = Slider(sliderax, "Test {}".format(i), 0.1, 8.0, valinit=2, valstep=0.01)
    sliders.append(slider)

x_data = np.linspace(-x_axis-x_offset, x_axis-x_offset, 512)
y_data = [x for x in x_data]

line = ax.plot([], [])[0]
line.set_data(x_data, y_data)

plt.show()