我正在尝试使用matplotlib绘图，其中LineCollection和PatchCollection（圆）可以通过滑块进行更改：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection, CircleCollection, PatchCollection
from matplotlib.patches import Circle
from ipywidgets import interact, FloatSlider, Layout
%matplotlib notebook
fig = plt.figure()
ax = plt.axes()
lines = LineCollection(np.array([[[0,0],[1,1]]]))
circles = PatchCollection([Circle((.5,.5),.5)])
ax.add_collection(lines)
ax.add_collection(circles)
#lines.set_segments([[[0,1],[1,0]]])
#circles.set_paths([Circle((.5,.5),.1)])
interact(lambda s: circles.set_paths([Circle((.5,.5),s)]),
s = FloatSlider(min = 0, max = .5, step=.01))
interact(lambda t: lines.set_segments([[[0,t],[1,1-t]]]),
t = FloatSlider(min = 0, max = 1, step=.01))它对LineCollection工作正常，但更改PatchCollection的参数不会使图形被重绘。更改PatchCollection的函数以包括figs.canvas.draw()解决了这个问题，所以我认为PatchCollection.set_paths()不像LineCollection.set_segments()不会触发重绘。然而，在注解行circles.set_paths()does 似乎触发了重画。有人能解释一下发生了什么吗？如果可能的话，我希望有一致的行为。
1条答案
按热度按时间oknrviil1#
我想，这更接近于你想要的工作：
我所做的主要调整是使用一个
interact()函数来创建UI并允许交互式地控制数据。您可以根据需要组合合并和与每个小部件相关的功能;但是，文档表明它们应该在
interact()下定向。依据：
def three注意，我不清楚你想要的圆的初始值是什么，所以你可能需要自己调整。
至于我的评论，你没有遵循文档使用ipywidgets与matplotlib的结合，发现在“ Flink 和跳跃输出”。（注意，我认为该页面是如此之长，或包含一些CSS，使它不能直接链接到部分，它应该在我的经验，所以你可能需要向下滚动找到它。YMMV。）.
特别地，在该示例中，所有图定义处理都被构建到
interact()所针对的单个图函数中。我仍然没有将您的代码转换为这种方法，因为也许您是对的，它不是严格必要的（正如我在最初的评论中试图建议的那样），而且此时它更繁重。
我会说，我更能够轻松地将合并与构建代码的图表结合起来，参见here for the code (first example, specifically)。如果你想看到它的实际效果，那么去here并单击
launch binder，然后在会话启动时从列表中选择适当的笔记本，特别是“通过widget可定制的3D散点图”。因为你使用的是经典的笔记本界面，你会想去'帮助'菜单，并选择启动经典笔记本电脑切换到尝试我上面说的。（注意当在这样的会话中运行时，如果你想要更像我的例子或ipywidgets的例子与%matplotlib notebook工具栏提供的东西一起工作，你会想要使用%ipympl，就像这里所说的那样。奇怪的是，你的代码在这样的会话中可以像%matplotlib notebook一样工作，而不需要改变它。另一方面，我的例子在%matplotlib notebook下有点中断。我说的“有点中断”是指现在当我改变到%matplotlib notebook并重新启动内核并运行绘图代码时，我没有看到图，但是当我调整一个滑块时，我可能会再次看到我的例子的图。对于来自ipywidgets文档的matplotlib的例子，我第一次调整其中一个滑块时看到图，但是当我再次调整时它消失了（？）.所以我建议%matplotlib inline or%matplotlib ipympl与我引用的任何代码示例一起出现在该会话中。 你会注意到，如果你运行我的例子（或ipywidgets与matplotlib结合的例子），你不会看到任何像(None, None)`这样的“工件”，我在编辑后的版本下面看到的，如果你的输出。我链接到的代码示例是自包含的，所以你应该能够复制代码并在你正在工作的地方尝试它，以测试它在你正在工作的地方表现良好。