plots - python graph function

Paginación/desplazamiento a través de un conjunto de mapas de calor 2D en matplotlib

Question

Estoy generando diagramas de mapa de calor 2D de un conjunto de datos 3D. Me gustaría poder tener un mecanismo para navegar interactivamente por cada panel. A continuación se muestra un código de muestra simple, me gustaría poder ver interactivamente ambos paneles (es decir, z = [0,1]) a través de una barra deslizante (o algún otro medio). ¿Es esto posible con matplotlib o es algo que tendré que hacer después del procesamiento después de generar los archivos de imagen?

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()

Editar: quiero poder hacer esto de forma interactiva y parece que el posible duplicado está tratando de hacer esto automáticamente.

Answer 1

La solución podría ser utilizar un control deslizante como en la excelente respuesta de @hashmuke. En su respuesta, mencionó que "el control deslizante es continuo mientras que el índice de capa es un entero discreto [...]"

Esto me llevó a pensar en una solución que no tendría esta restricción y tendría
un aspecto más parecido a una página .

El resultado es PageSlider . Control Slider subclases utiliza la funcionalidad del control deslizante, pero muestra el control deslizante en pasos enteros que comienzan en 1 . Toma el número de páginas numpages como argumento init, pero a excepción de eso funciona como Slider visto desde el exterior. Además, también proporciona un botón de retroceso y avance.

Un ejemplo, similar al de @hashmuke, se da debajo de la clase.

import matplotlib.widgets
import matplotlib.patches
import mpl_toolkits.axes_grid1
class PageSlider(matplotlib.widgets.Slider):
def __init__(self, ax, label, numpages = 10, valinit=0, valfmt=''%1d'',
closedmin=True, closedmax=True,
dragging=True, **kwargs):
self.facecolor=kwargs.get(''facecolor'',"w")
self.activecolor = kwargs.pop(''activecolor'',"b")
self.fontsize = kwargs.pop(''fontsize'', 10)
self.numpages = numpages
super(PageSlider, self).__init__(ax, label, 0, numpages,
valinit=valinit, valfmt=valfmt, **kwargs)
self.poly.set_visible(False)
self.vline.set_visible(False)
self.pageRects = []
for i in range(numpages):
facecolor = self.activecolor if i==valinit else self.facecolor
r = matplotlib.patches.Rectangle((float(i)/numpages, 0), 1./numpages, 1,
transform=ax.transAxes, facecolor=facecolor)
ax.add_artist(r)
self.pageRects.append(r)
ax.text(float(i)/numpages+0.5/numpages, 0.5, str(i+1),
ha="center", va="center", transform=ax.transAxes,
fontsize=self.fontsize)
self.valtext.set_visible(False)
divider = mpl_toolkits.axes_grid1.make_axes_locatable(ax)
bax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
fax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
self.button_back = matplotlib.widgets.Button(bax, label=ur''$/u25C0$'',
color=self.facecolor, hovercolor=self.activecolor)
self.button_forward = matplotlib.widgets.Button(fax, label=ur''$/u25B6$'',
color=self.facecolor, hovercolor=self.activecolor)
self.button_back.label.set_fontsize(self.fontsize)
self.button_forward.label.set_fontsize(self.fontsize)
self.button_back.on_clicked(self.backward)
self.button_forward.on_clicked(self.forward)
def _update(self, event):
super(PageSlider, self)._update(event)
i = int(self.val)
if i >=self.valmax:
return
self._colorize(i)
def _colorize(self, i):
for j in range(self.numpages):
self.pageRects[j].set_facecolor(self.facecolor)
self.pageRects[i].set_facecolor(self.activecolor)
def forward(self, event):
current_i = int(self.val)
i = current_i+1
if (i < self.valmin) or (i >= self.valmax):
return
self.set_val(i)
self._colorize(i)
def backward(self, event):
current_i = int(self.val)
i = current_i-1
if (i < self.valmin) or (i >= self.valmax):
return
self.set_val(i)
self._colorize(i)
if __name__ == "__main__":
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
num_pages = 23
data = np.random.rand(9, 9, num_pages)
fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.18)
im = ax.imshow(data[:, :, 0], cmap=''viridis'', interpolation=''nearest'')
ax_slider = fig.add_axes([0.1, 0.05, 0.8, 0.04])
slider = PageSlider(ax_slider, ''Page'', num_pages, activecolor="orange")
def update(val):
i = int(slider.val)
im.set_data(data[:,:,i])
slider.on_changed(update)
plt.show() 

Answer 2

Puede animar las capas como lo sugiere el comentario de Andrew o puede caminar manualmente a través de las capas usando un control deslizante de la siguiente manera:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider
# generate a five layer data
data = np.random.randint(10, size=(5, 5, 5))
# current layer index start with the first layer
idx = 0
# figure axis setup
fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.15)
# display initial image
im_h = ax.imshow(data[:, :, idx], cmap=''hot'', interpolation=''nearest'')
# setup a slider axis and the Slider
ax_depth = plt.axes([0.23, 0.02, 0.56, 0.04])
slider_depth = Slider(ax_depth, ''depth'', 0, data.shape[2]-1, valinit=idx)
# update the figure with a change on the slider
def update_depth(val):
idx = int(round(slider_depth.val))
im_h.set_data(data[:, :, idx])
slider_depth.on_changed(update_depth)
plt.show()

El control deslizante continúa mientras el índice de capa es un entero discreto, espero que no sea un problema. Aquí está la figura resultante,