本文介绍了使用ipywidgets的交互式matplotlib的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我想在IPython(python3)中使用 Matplotlib 和 ipywidgets 实现交互式情节。那么,我如何才能有效地做到这一点(顺利改变而没有延迟)?
I want to implement an interactive plot using Matplotlib and ipywidgets in IPython (python3). So, how I can do this efficiently (change smoothly without delay)?
另一个问题是为什么这段代码有效?!
And another question is why this code works?!
from ipywidgets import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
def update(w = 1.0):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(x, np.sin(w * x))
fig.canvas.draw()
interact(update);
但是,这不起作用?!
from ipywidgets import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
def update(w = 1.0):
line.set_ydata(np.sin(w * x))
fig.canvas.draw()
interact(update);
推荐答案
第二种方法是适用于笔记本后端的方法
The second approach is the right one for the notebook backend
%matplotlib notebook
或者使用ipympl。
Or with ipympl.
但是,它不适用于不更新绘图的内联后端。
However, it won't work with the inline backend which does not update the plot.
这篇关于使用ipywidgets的交互式matplotlib的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!