Matplotlib 带滑块的动态绘图

Question

我不太习惯matplotlib 动态图，因此我很难创建所需的图。我正在尝试绘制相同大尺寸（800k 点）的 N 个时间线（不要太多，少于 5 个）。我想用一个滑块来表示。

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

plt.ioff()

timelines = [np.random.randint(-2, 5, size = 800000),
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000), 
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000)]
timelines_labels = ["label1", "label2", "label3"]

def slide_plot(timelines, timelines_labels):

    f, ax = plt.subplots(len(timelines), 1, sharex = True, figsize = (20, 10))

    def update(pos, ax = ax, timelines = timelines):
        for k, a in enumerate(ax):
            a.axis([pos,pos+80,-max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])
        f.canvas.draw_idle()

    f.subplots_adjust(bottom=0.25)
    plt.setp([a.get_xticklabels() for a in f.axes[:-1]], visible=False)
    t = np.arange(0.0, len(timelines[0]), 1)

    for k, a in enumerate(ax):
        a.plot(t, timelines[k], lw = 0.55, label=timelines_labels[k])
        a.legend(loc="upper right")
        a.axis([0, 160000, -max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])

    ax[-1].set_xticks(np.arange(0.0, len(timelines[0])+80000, 80000))

    axpos = plt.axes([0.2, 0.1, 0.65, 0.03])
    spos = Slider(axpos, 'Time (ms)', valmin =0, valmax=800000, valinit=0)
    spos.on_changed(update)
    plt.show()

slide_plot(timelines, timelines_labels)

如您所见，由于我的绘图共享 X 轴，我将从除底部轴之外的所有轴中取出 xticks 标签（稍后将对 xticks 执行相同操作）。

然后我创建变量t就是时间，感觉没用，ax[k].plot(timelines[k])就够了。

我通过每 80000 点设置一个刻度来进行更多格式化。

最后，我得到了滑块。显然，更新功能不起作用。我不知道正确的语法，也不知道实现这一点的正确方法。

谢谢:)

编辑：通过放置参数ax = ax 和timelines = timelines 它似乎开始工作，但我不喜欢函数的外观。我很确定存在更好的方法。

编辑：最新脚本...和输出：

Answer 1

该问题应该只出现在 IPython（或使用 IPython 的 Spyder）中。问题是plt.show() 不会阻塞并且函数slide_plot 会返回。一旦它返回，所有对滑块的引用和回调都消失了。 （this linked answer中的代码没有使用函数，所以这里不会出现这个问题。）

一种解决方法是让函数返回一个对滑块的引用并存储它。

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

timelines = [np.random.randint(-2, 5, size = 800000),
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000), 
             np.random.randint(-2, 5, size = 800000)]
timelines_labels = ["label1", "label2", "label3"]

def slide_plot(timelines, timelines_labels):

    f, ax = plt.subplots(len(timelines), 1, sharex = True)

    def update(pos):
        for k, a in enumerate(ax):
            a.axis([pos,pos+25,-max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])
        f.canvas.draw_idle()

    f.subplots_adjust(bottom=0.25)
    plt.setp([a.get_xticklabels() for a in f.axes[:-1]], visible=False)
    t = np.arange(0.0, len(timelines[0]), 1)

    for k, a in enumerate(ax):
        a.plot(t, timelines[k], lw = 0.55, label=timelines_labels[k])
        a.legend(loc="upper right")
        a.axis([0, 25, -max(timelines[k])-1, max(timelines[k])+1])

    ax[-1].set_xticks(np.arange(0.0, len(timelines[0]) / 8000, 10))

    axpos = plt.axes([0.2, 0.1, 0.65, 0.03])
    spos = Slider(axpos, 'Time (ms)', 0.1, 90.0)
    spos.on_changed(update)
    plt.show()
    return spos

slider = slide_plot(timelines, timelines_labels)

或者，您可以在 Preferences/IPython/Graphics 下配置 Spyder 不使用其“matplotlib 图形支持”，禁用“激活支持”并启动新的 IPython 控制台以使其生效。