简介
在本实验中，你将学习如何使用 Matplotlib 创建具有离散值的滑块。你将学习如何将滑块的值限制在一组允许的值范围内，并将滑块值捕捉到这些允许的值上。
虚拟机提示
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导入所需库
在这一步中，你将导入本实验所需的库。你将使用 Matplotlib 来创建滑块，并使用 NumPy 来生成要绘制的数据。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.widgets import Button, Slider
生成数据
在这一步中，你将生成要绘制的数据。你将创建一个频率为 3Hz、振幅为 5 的正弦波。
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
a0 = 5
f0 = 3
s = a0 * np.sin(2 * np.pi * f0 * t)
创建图形和坐标轴
在这一步中，你将为绘图创建图形和坐标轴。你还将调整坐标轴的位置，以便为滑块留出空间。
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])
定义振幅滑块的允许值
在这一步中，你将定义振幅滑块的允许值。振幅滑块将使用这些值来捕捉到最接近的允许值。
## define the values to use for snapping
allowed_amplitudes = np.concatenate([np.linspace(.1, 5, 100), [6, 7, 8, 9]])
创建滑块
在这一步中，你将创建滑块。你将为振幅创建一个滑块，为频率创建一个滑块。
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.
)
创建更新函数
在这一步中，你将为滑块创建更新函数。当滑块值发生变化时，此函数将更新绘图。
def update(val):
amp = samp.val
freq = sfreq.val
l.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))
fig.canvas.draw_idle()
将滑块与更新函数连接
在这一步中，你将把滑块与更新函数连接起来。这将确保每当滑块值发生变化时，绘图都会更新。
sfreq.on_changed(update)
samp.on_changed(update)
创建重置按钮
在这一步中，你将为滑块创建一个重置按钮。点击时，重置按钮会将滑块值重置为其初始值。
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)
显示绘图
在这一步中，你将显示绘图。
plt.show()
总结
在这个实验中，你学习了如何使用 Matplotlib 创建具有离散值的滑块。你学习了如何将滑块的值限制在一组允许的值范围内，并将滑块值捕捉到这些允许的值上。你还学习了如何为滑块创建一个重置按钮。