Zoomeinstellungen in der interaktiven Navigation von Matplotlib beibehalten Abbildung

Question

Gibt es eine Möglichkeit, die interaktiven Navigationseinstellungen einer Figur so beizubehalten, dass beim nächsten Aktualisieren der Figur die Zoom/Pan-Eigenschaften nicht auf die Standardwerte zurückgesetzt werden? Um genauer zu sein: Wenn ich eine Figur zoome, und dann die Grafik aktualisiere, ist es möglich, dass die neue Figur mit den gleichen Zoomeinstellungen wie die vorherige erscheint? Ich benutze Tkinter.

Answer 1

Sie müssen das Bild aktualisieren, anstatt jedes Mal ein neues Bild zu erstellen. Als Beispiel:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.widgets import Button 

class DummyPlot(object): 
    def __init__(self): 
     self.imsize = (10, 10) 
     self.data = np.random.random(self.imsize) 

     self.fig, self.ax = plt.subplots() 
     self.im = self.ax.imshow(self.data) 

     buttonax = self.fig.add_axes([0.45, 0.9, 0.1, 0.075]) 
     self.button = Button(buttonax, 'Update') 
     self.button.on_clicked(self.update) 

    def update(self, event): 
     self.data += np.random.random(self.imsize) - 0.5 
     self.im.set_data(self.data) 
     self.im.set_clim([self.data.min(), self.data.max()]) 
     self.fig.canvas.draw() 

    def show(self): 
     plt.show() 

p = DummyPlot() 
p.show() 

Wenn Sie die Daten zum ersten Mal zeichnen möchten, wenn Sie „update“ treffen, ist ein Work-around ersten Dummy-Daten zu zeichnen und sie unsichtbar machen.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.widgets import Button 

class DummyPlot(object): 
    def __init__(self): 
     self.imsize = (10, 10) 
     self.data = np.random.random(self.imsize) 
     self.fig, self.ax = plt.subplots() 

     dummy_data = np.zeros(self.imsize) 
     self.im = self.ax.imshow(dummy_data) 
     self.im.set_visible(False) 

     buttonax = self.fig.add_axes([0.45, 0.9, 0.1, 0.075]) 
     self.button = Button(buttonax, 'Update') 
     self.button.on_clicked(self.update) 

    def update(self, event): 
     self.im.set_visible(True) 
     self.data += np.random.random(self.imsize) - 0.5 
     self.im.set_data(self.data) 
     self.im.set_clim([self.data.min(), self.data.max()]) 
     self.fig.canvas.draw() 

    def show(self): 
     plt.show() 

p = DummyPlot() 
p.show() 

Alternativ können Sie die automatische Skalierung deaktivieren und jedes Mal ein neues Bild erstellen. Dies wird jedoch deutlich langsamer sein.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.widgets import Button 

class DummyPlot(object): 
    def __init__(self): 
     self.imsize = (10, 10) 
     self.fig, self.ax = plt.subplots() 

     self.ax.axis([-0.5, self.imsize[1] - 0.5, 
         self.imsize[0] - 0.5, -0.5]) 
     self.ax.set_aspect(1.0) 
     self.ax.autoscale(False) 

     buttonax = self.fig.add_axes([0.45, 0.9, 0.1, 0.075]) 
     self.button = Button(buttonax, 'Update') 
     self.button.on_clicked(self.update) 

    def update(self, event): 
     self.ax.imshow(np.random.random(self.imsize)) 
     self.fig.canvas.draw() 

    def show(self): 
     plt.show() 

p = DummyPlot() 
p.show()