python - 动态改变 y 限制

Question

代码如下:

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot  as plt
from   matplotlib.widgets import Slider
########################################
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
a0 = 5
f0 = 3
s = a0*np.sin(2*np.pi*f0*t)
########################################
plt.close('all')
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
plt.subplots_adjust(bottom=0.30)
########################################
line0, = ax[0].plot(t,s, lw=2, color='red',   label="red")
# IS THIS LINE NECESSARY
line1, = ax[1].plot(t,s, lw=2, color='green', label="green")
########################################
ax[0].set_xlim([0, 1])
ax[0].set_ylim([-10, 10])
########################################
axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
left   = 0.25
bottom = 0.20
width  = 0.65
# DIFFERENT SCALE
# height = fig.get_size_inches()[1] * 0.1
height = 0.03
vgap   = 0.02
print "fig height %s" % fig.get_size_inches()[1]

f1  = plt.axes([left, bottom-0*(height+vgap), width, height], axisbg=axcolor)
a1  = plt.axes([left, bottom-1*(height+vgap), width, height], axisbg=axcolor)

sf1 = Slider(f1, 'Freq1', 0.1, 30.0, valinit=f0)
sa1 = Slider(a1, 'Amp1',  0.1, 10.0, valinit=a0)
########################################
def update1(val):
    amp  = sa1.val
    freq = sf1.val

    line0.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))
    line1.set_ydata(2*amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))

sf1.on_changed(update1)
sa1.on_changed(update1)

plt.show()

当使用 slider 更改第一个图上的波幅/频率时，它也会更改第二个图上的波的幅值/频率(它使第二个图上的波幅加倍)。问题是当第一个图的振幅超过 3 时。在那种情况下，它根本不适合第二个图。因为它的 y 范围从 -6 到 6。

三个问题:

1. -6 和 6 的数字从何而来？我没有设置它们。
2. 如何在第二个图上动态更改 y 限制？我可以使用例如设置它ax[1].set_ylim([-20, 20]) 但我想要更通用的东西。假设第二个图的 y 值可以大于 20(这可能是绘图过程中未知的一些复杂计算的结果)。基本上，当第一个图的振幅较小时，第二个图的 y 应该缩小，当振幅较大时，y 应该扩大。
3. 在更改第一个图的振幅/频率之前，我可以将第二个图留空吗？换句话说，这是否也可以(请显示两种情况，一种是第二个图已经存在，另一种是不存在)，而无需先使用以下行创建第二个图:line1, = ax[1].plot( t,s, lw=2, color='green', label="green")

Answer 1

编辑: 用户 hitzg对原始答案提供了一些有用的改进 in comments - 我已经采用了这些并且通常使答案更深入和更通用。

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我会一一解答

1. Where did 6 and -6 come from?

这是 matplotlib 的最佳猜测，它基于您最初在轴上绘制的数据。如果您未指定任何值，它将尽可能符合轴限制。

对于那些有更深兴趣的人 - these lines of code如果没有指定比例，matplotlib 默认自动缩放轴的位置，this line实际应用自动缩放。

2. How can be the y limit changed dynamically on 2nd plot? I

你快到了。在 update1() 中，添加 ax[1].autoscale_view()当您添加新数据时，前面必须有 ax[1].relim() .这将使 matplotlib 自动缩放轴以适应您在其上绘制的任何数据的值，并且是一种通用解决方案。如果您需要自己对轴进行“手动”但动态控制，请参阅下面我的原始建议。

N.B. 在原始版本中，我建议简单地编写 ax[1].set_ylim(-2.2*amp,2.2*amp) 或类似的内容，其中 2.2 是一个任意因素:正弦波幅度的限制由 slider 加上一点点设置(0.2)

3. Can I leave the 2nd plot empty until I change the amplitude/frequency of the 1st plot?

是的。一种方法是替换

line1, = ax[1].plot(t,s, lw=2, color='green', label="green")

与

line1, = ax[1].plot([],[], lw=2, color='green', label="green")

这会在您可以更新的轴上创建一个线对象，但它最初没有数据。注意我最初建议使用 0,0 而不是 [],[]，但这会在 0,0 处绘制一个点，这可能不适合您的目的。

然后在update1()中放入

line1.set_xdata(t)

update1() 函数的最终代码

def update1(val):
    amp  = sa1.val
    freq = sf1.val

    line0.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))
    line1.set_xdata(t)
    line1.set_ydata(2*amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))
    ax[1].relim()
    ax[1].autoscale_view()