Matplotlib 滚动事件

简介

本实验将逐步指导你如何在Matplotlib中使用滚动事件。滚动事件可用于浏览三维数据的二维切片。

虚拟机使用提示

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导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库，其中包括Matplotlib和NumPy。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建数据

我们将使用NumPy的ogrid函数创建三维数据。

x, y, z = np.ogrid[-10:10:100j, -10:10:100j, 1:10:20j]
X = np.sin(x * y * z) / (x * y * z)

创建 IndexTracker 类

IndexTracker 类将跟踪当前切片索引并相应地更新绘图。

class IndexTracker:
    def __init__(self, ax, X):
        self.index = 0
        self.X = X
        self.ax = ax
        self.im = ax.imshow(self.X[:, :, self.index])
        self.update()

    def on_scroll(self, event):
        increment = 1 if event.button == 'up' else -1
        max_index = self.X.shape[-1] - 1
        self.index = np.clip(self.index + increment, 0, max_index)
        self.update()

    def update(self):
        self.im.set_data(self.X[:, :, self.index])
        self.ax.set_title(
            f'Use scroll wheel to navigate\nindex {self.index}')
        self.im.axes.figure.canvas.draw()

创建绘图并连接滚动事件

我们将使用Matplotlib的subplots函数创建绘图，并将创建的IndexTracker对象传递给它。然后，我们将使用mpl_connect将滚动事件连接到图形画布。

fig, ax = plt.subplots()
tracker = IndexTracker(ax, X)

fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', tracker.on_scroll)
plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用Matplotlib中的滚动事件来浏览三维数据的二维切片。我们创建了一个IndexTracker类来跟踪当前切片索引，并相应地更新绘图。最后，我们创建了绘图并将滚动事件连接到图形画布。