如何将滑块合并到绘图中以操作变量

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（即在手动更改值后不必重新运行代码）。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，但无法在Tkinter窗口中嵌入绘图。

产生刺激的代码如下：

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()      

我不能包含绘图的图像，但如果你运行代码，你会发现这与调整简单行之类的参数有点不同。

有什么建议吗？

Answer 1

根据参数的matplotlib滑块，可以使用matplotlib.widgets.Slider模块更新图中包含的数据。

只需定义您正在使用某个任意参数绘制的函数，制作一个滑块并将其填充到绘图中，然后调用fig.set_data，每次滑块更改时，函数都会以新的滑块值进行评估。这是通过定义一个更新函数（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绘图，在b上进行扫描。