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Slider#
In diesem Beispiel werden Schieberegler verwendet, um die Frequenz und Amplitude einer Sinuswelle zu steuern.
Siehe Schieberegler, die an diskrete Werte springen für ein Beispiel, bei dem der Slider an diskrete Werte springt.
Siehe Bildskalierung mit einem RangeSlider für ein Beispiel, bei dem ein RangeSlider verwendet wird, um einen Wertebereich zu definieren.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.widgets import Button, Slider
# The parametrized function to be plotted
def f(t, amplitude, frequency):
return amplitude * np.sin(2 * np.pi * frequency * t)
t = np.linspace(0, 1, 1000)
# Define initial parameters
init_amplitude = 5
init_frequency = 3
# Create the figure and the line that we will manipulate
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(t, f(t, init_amplitude, init_frequency), lw=2)
ax.set_xlabel('Time [s]')
# adjust the main plot to make room for the sliders
fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
# Make a horizontal slider to control the frequency.
axfreq = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])
freq_slider = Slider(
ax=axfreq,
label='Frequency [Hz]',
valmin=0.1,
valmax=30,
valinit=init_frequency,
)
# Make a vertically oriented slider to control the amplitude
axamp = fig.add_axes([0.1, 0.25, 0.0225, 0.63])
amp_slider = Slider(
ax=axamp,
label="Amplitude",
valmin=0,
valmax=10,
valinit=init_amplitude,
orientation="vertical"
)
# The function to be called anytime a slider's value changes
def update(val):
line.set_ydata(f(t, amp_slider.val, freq_slider.val))
fig.canvas.draw_idle()
# register the update function with each slider
freq_slider.on_changed(update)
amp_slider.on_changed(update)
# Create a `matplotlib.widgets.Button` to reset the sliders to initial values.
resetax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
button = Button(resetax, 'Reset', hovercolor='0.975')
def reset(event):
freq_slider.reset()
amp_slider.reset()
button.on_clicked(reset)
plt.show()

Referenzen
Die Verwendung der folgenden Funktionen, Methoden, Klassen und Module wird in diesem Beispiel gezeigt