このデモと同様に、matplotlib スライダーを使用しています。スライダーは現在、小数点以下 2 桁を使用しており、かなり連続しているように感じます (ただし、あるレベルでは離散的である必要があります)。どのレベルが離散的かを判断できますか? 整数ステップ?0.1サイズのステップ?0.5? 私のgoogle-fuは私を失敗させました。
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valfmt
整数値が必要な場合は、スライダーを作成するときに適切な値を渡すだけです(例valfmt='%0.0f'
) 。
ただし、非整数のインバーバルが必要な場合は、毎回手動でテキスト値を設定する必要があります。ただし、これを行っても、スライダーはスムーズに進み、離散的な間隔のように「感じる」ことはありません。
次に例を示します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.widgets import Slider
class ChangingPlot(object):
def __init__(self):
self.inc = 0.5
self.fig, self.ax = plt.subplots()
self.sliderax = self.fig.add_axes([0.2, 0.02, 0.6, 0.03],
axisbg='yellow')
self.slider = Slider(self.sliderax, 'Value', 0, 10, valinit=self.inc)
self.slider.on_changed(self.update)
self.slider.drawon = False
x = np.arange(0, 10.5, self.inc)
self.ax.plot(x, x, 'ro')
self.dot, = self.ax.plot(self.inc, self.inc, 'bo', markersize=18)
def update(self, value):
value = int(value / self.inc) * self.inc
self.dot.set_data([[value],[value]])
self.slider.valtext.set_text('{}'.format(value))
self.fig.canvas.draw()
def show(self):
plt.show()
p = ChangingPlot()
p.show()
スライダーを完全に離散値のように「感じ」させたい場合は、サブクラス化できますmatplotlib.widgets.Slider
。主な効果はによって制御されますSlider.set_val
その場合、次のようにします。
class DiscreteSlider(Slider):
"""A matplotlib slider widget with discrete steps."""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Identical to Slider.__init__, except for the "increment" kwarg.
"increment" specifies the step size that the slider will be discritized
to."""
self.inc = kwargs.pop('increment', 0.5)
Slider.__init__(self, *args, **kwargs)
def set_val(self, val):
discrete_val = int(val / self.inc) * self.inc
# We can't just call Slider.set_val(self, discrete_val), because this
# will prevent the slider from updating properly (it will get stuck at
# the first step and not "slide"). Instead, we'll keep track of the
# the continuous value as self.val and pass in the discrete value to
# everything else.
xy = self.poly.xy
xy[2] = discrete_val, 1
xy[3] = discrete_val, 0
self.poly.xy = xy
self.valtext.set_text(self.valfmt % discrete_val)
if self.drawon:
self.ax.figure.canvas.draw()
self.val = val
if not self.eventson:
return
for cid, func in self.observers.iteritems():
func(discrete_val)
そしてそれを使用する完全な例として:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.widgets import Slider
class ChangingPlot(object):
def __init__(self):
self.inc = 0.5
self.fig, self.ax = plt.subplots()
self.sliderax = self.fig.add_axes([0.2, 0.02, 0.6, 0.03],
facecolor='yellow')
self.slider = DiscreteSlider(self.sliderax, 'Value', 0, 10,
increment=self.inc, valinit=self.inc)
self.slider.on_changed(self.update)
x = np.arange(0, 10.5, self.inc)
self.ax.plot(x, x, 'ro')
self.dot, = self.ax.plot(self.inc, self.inc, 'bo', markersize=18)
def update(self, value):
self.dot.set_data([[value],[value]])
self.fig.canvas.draw()
def show(self):
plt.show()
class DiscreteSlider(Slider):
"""A matplotlib slider widget with discrete steps."""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Identical to Slider.__init__, except for the "increment" kwarg.
"increment" specifies the step size that the slider will be discritized
to."""
self.inc = kwargs.pop('increment', 0.5)
Slider.__init__(self, *args, **kwargs)
self.val = 1
def set_val(self, val):
discrete_val = int(val / self.inc) * self.inc
# We can't just call Slider.set_val(self, discrete_val), because this
# will prevent the slider from updating properly (it will get stuck at
# the first step and not "slide"). Instead, we'll keep track of the
# the continuous value as self.val and pass in the discrete value to
# everything else.
xy = self.poly.xy
xy[2] = discrete_val, 1
xy[3] = discrete_val, 0
self.poly.xy = xy
self.valtext.set_text(self.valfmt % discrete_val)
if self.drawon:
self.ax.figure.canvas.draw()
self.val = val
if not self.eventson:
return
for cid, func in self.observers.items():
func(discrete_val)
p = ChangingPlot()
p.show()
于 2012-12-01T15:48:10.053 に答える