Python数据可视化案例一：自定义曲线频率、颜色与线型

下面的代码运行后，可以通过左侧的三组单选钮来设置正弦曲线的频率、颜色和线型，并根据新的设置来绘制正弦曲线，每次单击图形下方的按钮，由系统随机设置频率、颜色和线型并绘制新图形，同时根据随机选择的值来设置三组单选钮的选中项。

from random import choice

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.widgets import RadioButtons, Button

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)

s0 = np.sin(2*np.pi*t)

s1 = np.sin(4*np.pi*t)

s2 = np.sin(8*np.pi*t)

fig, ax = plt.subplots()

l, = ax.plot(t, s0, lw=2, color='red')

plt.subplots_adjust(left=0.3)

#定义允许的几种频率，并创建单选钮组件

#其中[0.05, 0.7, 0.15, 0.15]表示组件在窗口上的归一化位置和大小

axcolor = 'lightgoldenrodyellow'

rax = plt.axes([0.05, 0.7, 0.15, 0.15], axisbg=axcolor)

radio = RadioButtons(rax, ('2 Hz', '4 Hz', '8 Hz'))

hzdict = {'2 Hz': s0, '4 Hz': s1, '8 Hz': s2}

def hzfunc(label):

ydata = hzdict[label]

l.set_ydata(ydata)

plt.draw()

radio.on_clicked(hzfunc)

#定义允许的几种颜色，并创建单选钮组件

rax = plt.axes([0.05, 0.4, 0.15, 0.15], axisbg=axcolor)

colors = ('red', 'blue', 'green')

radio2 = RadioButtons(rax, colors)

def colorfunc(label):

l.set_color(label)

plt.draw()

radio2.on_clicked(colorfunc)

#定义允许的几种线型，并创建单选钮组件

rax = plt.axes([0.05, 0.1, 0.15, 0.15], axisbg=axcolor)

styles = ('-', '--', '-.', 'steps', ':')

radio3 = RadioButtons(rax, styles)

def stylefunc(label):

l.set_linestyle(label)

plt.draw()

radio3.on_clicked(stylefunc)

#定义按钮单击事件处理函数，并在窗口上创建按钮

def randomFig(event):

#随机选择一个频率，同时设置单选钮的选中项

hz = choice(tuple(hzdict.keys()))

hzLabels = [label.get_text() for label in radio.labels]

radio.set_active(hzLabels.index(hz))

l.set_ydata(hzdict[hz])

#随机选择一个颜色，同时设置单选钮的选中项

c = choice(colors)

radio2.set_active(colors.index(c))

l.set_color(c)

#随机选择一个线型，同时设置单选钮的选中项

style = choice(styles)

radio3.set_active(styles.index(style))

l.set_linestyle(style)

#根据设置的属性绘制图形

plt.draw()

axRnd = plt.axes([0.5, 0.015, 0.2, 0.045])

buttonRnd = Button(axRnd, 'Random Figure')

buttonRnd.on_clicked(randomFig)

#显示图形

plt.show()