相关疑难解决方法(0)

我正在使用FuncAnimation软件包制作高斯波包的电影,使用有限差分实空间方法来解决薛定谔方程.相关代码如下.基本上,当我运行它时,一切运作良好 - 一个电影弹出显示我想要的东西.但是,更改"frames ="参数实际上不会改变帧数.您可以看到我在我的animate函数中打印当前迭代.此计数器上升到"frames ="中指定的数字,但随后返回0并继续运行.动画运行得比指定的更远.即使我指定"frames = 1",电影也会无限期地继续播放(我试着让它继续运行一个下午).我对于发生的事情感到非常难过,但我相对肯定这是愚蠢的事情.

# Set up the matplotlib figure and axes
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim = (0, hamiltonian.L), ylim = (0, 3))
line, = ax.plot([], [], lw = 2)
time_text = ax.text(.02, .95, '', transform=ax.transAxes)
ax.grid()

def init():
    """initialize the animation"""
    line.set_data([], [])
    time_text.set_text('')

    return line, time_text

def animate(i):
    """actually perform the animation"""
    print i
    global hamiltonian, wavepacket
    hamiltonian.propagate(wavepacket)
    line.set_data(wavepacket.x, wavepacket.psi_sq)
    time_text.set_text('time = %.3f' % wavepacket.time_elapsed)

    return line, time_text

# Now call the animator …

我正在生成一组3D数据的2D热图.我希望能够有一个机制来交互式地浏览每个窗格.下面是一个简单的示例代码,我希望能够通过滑动条(或其他方法)以交互方式查看两个窗格(即z = [0,1]).matplotlib可以实现这一点,还是生成图像文件后我需要做后期处理？

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
data = np.random.randint(10, size=(5, 5, 2))
data_slice = np.zeros((5,5))
for i in range(0, 5):
  for j in range(0, 5):
     data_slice[i][j] = data[i][j][0]
plt.imshow(data_slice, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

编辑:我希望能够以交互方式执行此操作,并且似乎可能的重复尝试自动执行此操作.

我有一个带有图像的 matplotlib 按钮小部件。单击按钮后，我想将图像更改为其他内容。我试过这个：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Button

FIGURE = plt.figure()
ICON_PLAY = mpimg.imread('./ui/images/play.png')
ICON_PAUSE = mpimg.imread('./ui/images/pause.png')

def play(event):
    print "Starting"
    start_button.image = ICON_PAUSE

start_button = Button(plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]), '', image=ICON_PLAY)
start_button.on_clicked(play)
plt.show()

事件处理程序被调用，但图像未更改。有人知道如何在构建后更改 matplotlib 按钮小部件的图像吗？

在寻找一种使用matplotlib制作动画交互式绘图的方法时，我在堆栈溢出文档中遇到了这段代码：

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

TWOPI = 2*np.pi

fig, ax = plt.subplots()

t = np.arange(0.0, TWOPI, 0.001)
initial_amp = .5
s = initial_amp*np.sin(t)
l, = plt.plot(t, s, lw=2)

ax = plt.axis([0,TWOPI,-1,1])

axamp = plt.axes([0.25, .03, 0.50, 0.02])
# Slider
samp = Slider(axamp, 'Amp', 0, 1, valinit=initial_amp)

def update(val):
    # amp is the current value of the slider
    amp = samp.val
    # update curve
    l.set_ydata(amp*np.sin(t))
    # redraw canvas while …