如何将滑块合并到我的图中以操纵变量？

Question

我有一个表示正弦波的图。

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 的 Slider 功能，但无法将情节嵌入 Tkinter window。

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()

我无法包含绘图图像，但如果您运行代码，您会发现这与调整简单线条之类的参数有何不同。

有什么建议吗？

Answer 1

继matplotlib slider for parameters之后，可以使用matplotlib.widgets.Slider模块来更新图中包含的数据。

只需使用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您的绘图中，然后调用 fig.set_data 并在每次滑块更改时以新的滑块值评估您的函数。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()

这应该会产生您正在寻找的情节，您可以在其中扫描 b。

如何将滑块合并到我的图中以操纵变量？

How can I incorporate a slider into my plot to manipulate a variable?

python

tkinter

slider