Sliders com Ajuste em Matplotlib

Introdução

Neste laboratório, você aprenderá como usar Matplotlib para criar sliders (controles deslizantes) com valores discretos. Você aprenderá como restringir os valores de um slider a um conjunto de valores permitidos e ajustar os valores do slider a esses valores permitidos.

Dicas para a VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Importar as Bibliotecas Necessárias

Nesta etapa, você importará as bibliotecas necessárias para este laboratório. Você usará Matplotlib para criar os sliders e NumPy para gerar os dados a serem plotados.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.widgets import Button, Slider

Gerar Dados

Nesta etapa, você gerará os dados a serem plotados. Você criará uma onda senoidal com uma frequência de 3 Hz e uma amplitude de 5.

t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
a0 = 5
f0 = 3
s = a0 * np.sin(2 * np.pi * f0 * t)

Criar a Figura e os Eixos

Nesta etapa, você criará a figura e os eixos para o gráfico. Você também ajustará a posição dos eixos para abrir espaço para os sliders.

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.25)
l, = ax.plot(t, s, lw=2)

ax_freq = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])
ax_amp = fig.add_axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03])

Definir Valores Permitidos para o Slider de Amplitude

Nesta etapa, você definirá os valores permitidos para o slider de amplitude. O slider de amplitude usará esses valores para se ajustar ao valor permitido mais próximo.

## define the values to use for snapping
allowed_amplitudes = np.concatenate([np.linspace(.1, 5, 100), [6, 7, 8, 9]])

Criar os Sliders

Nesta etapa, você criará os sliders. Você criará um slider para a amplitude e um slider para a frequência.

samp = Slider(
    ax_amp, "Amp", 0.1, 9.0,
    valinit=a0, valstep=allowed_amplitudes,
    color="green"
)

sfreq = Slider(
    ax_freq, "Freq", 0, 10*np.pi,
    valinit=2*np.pi, valstep=np.pi,
    initcolor='none'  ## Remove the line marking the valinit position.
)

Criar a Função de Atualização

Nesta etapa, você criará a função de atualização para os sliders. Esta função atualizará o gráfico quando os valores dos sliders forem alterados.

def update(val):
    amp = samp.val
    freq = sfreq.val
    l.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))
    fig.canvas.draw_idle()

Conectar os Sliders à Função de Atualização

Nesta etapa, você conectará os sliders à função de atualização. Isso garantirá que o gráfico seja atualizado sempre que os valores dos sliders forem alterados.

sfreq.on_changed(update)
samp.on_changed(update)

Criar o Botão de Reset

Nesta etapa, você criará um botão de reset para os sliders. Quando clicado, o botão de reset redefinirá os valores dos sliders para seus valores iniciais.

ax_reset = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
button = Button(ax_reset, 'Reset', hovercolor='0.975')

def reset(event):
    sfreq.reset()
    samp.reset()
button.on_clicked(reset)

Mostrar o Gráfico

Nesta etapa, você mostrará o gráfico.

plt.show()

Resumo

Neste laboratório, você aprendeu como usar Matplotlib para criar sliders com valores discretos. Você aprendeu como restringir os valores de um slider a um conjunto de valores permitidos e ajustar os valores do slider a esses valores permitidos. Você também aprendeu como criar um botão de reset para os sliders.