python - 如何使用 PyPlot 绘制带有 2 个 slider 的 4D 数组？

Question

我有一个 4D 数据集(对于那些关心的人来说，它是一个天文位置-位置-温度-不透明度图像)，位于 numpy 数组中，我需要以交互方式绘制。虽然有程序可以做到这一点，但它们都不能处理我的数据所采用的不寻常形式(但我可以担心这一点，这不是问题的一部分)。

我知道如何使用一个 Slider 来绘制图像，但实际上我需要使用 2 个 Slider 来绘制图像，每个 slider 对应温度和不透明度。

我的 3D 数组代码的 MWE 如下:

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

array = np.random.rand(300,300,10)

axis = 2
s = [slice(0, 1) if i == axis else slice(None) for i in xrange(array.ndim)]
im = array[s].squeeze()

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
l = ax.imshow(im, origin = 'lower')
axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
ax = fig.add_axes([0.2, 0.95, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor)

slider = Slider(ax, 'Temperature', 0, array.shape[axis] - 1,
                    valinit=0, valfmt='%i')

def update(val):
    ind = int(slider.val)
    s = [slice(ind, ind + 1) if i == axis else slice(None)
             for i in xrange(array.ndim)]
    im = array[s].squeeze()
    l.set_data(im)
    fig.canvas.draw()

slider.on_changed(update)

plt.show()

有什么办法可以用 2 个 slider 来做到这一点吗？

编辑:我遇到的问题是我不知道如何扩展到 2 个 slider 。特别是如何适应线路

s = [slice(0, 1) if i == axis else slice(None) for i in xrange(array.ndim)]

以及当我从 np.random.rand(300,300,10) 转到 np.random.rand(300,300, 10,10)。我想我需要声明 T_axis = 2 和 B_axis = 3 而不是简单地声明 axis = 2，但除此之外，我我很困惑如何修改它。

Answer 1

当我解释数据结构时，你有一个形状为 (300,300,n,m) 的数组。 ，其中n是温度数，m是不透明度的数量。显示 i 的图像th 温度和 j因此，不透明度为 array[:,:,i,j] 。

您现在当然需要两个不同的银币，其中一个银币决定i的值。另一个 j .

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

array = np.random.rand(300,300,10,9)
# assuming you have for each i=Temperature index and j =Opacity index
# an image array(:,:,i,j)

fig, ax = plt.subplots()
l = ax.imshow(array[:,:,0,0], origin = 'lower')

axT = fig.add_axes([0.2, 0.95, 0.65, 0.03])
axO = fig.add_axes([0.2, 0.90, 0.65, 0.03])

sliderT = Slider(axT, 'Temperature', 0, array.shape[2]-1, valinit=0, valfmt='%i')
sliderO = Slider(axO, 'Opacity', 0, array.shape[3]-1, valinit=0, valfmt='%i')

def update(val):
    i = int(sliderT.val)
    j = int(sliderO.val)
    im = array[:,:,i,j]
    l.set_data(im)
    fig.canvas.draw_idle()

sliderT.on_changed(update)
sliderO.on_changed(update)

plt.show()