matplotlib slider widget

**marco056** · 23/05/2019, 22h44

Bonsoir, je me casse la tête depuis quelques heures.
Je me suis inspiré d'un script de démo mais comme je ne comprends pas tout, j'ai du mal à l'adapter.
Je souhaite tracer un graphe avec possibilité de faire varier les paramètres avec des sliders.
Voici mon code :

Code :

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button
fig, ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
 
# coefficients stoechiométriques
nu_C3H8 = 1
nu_O2 = 5
nu_CO2 = 3
nu_H2O = 4
 
# Quantités de matières initiales (en mol)
no_C3H8 = 0.1
no_O2 = 0.1
no_CO2 = 0
no_H2O = 0
 
# Avancement maximal
x_max_C3H8 = no_C3H8 / nu_C3H8
x_max_O2 = no_O2 / nu_O2
if x_max_C3H8 < x_max_O2 :
    x_max = x_max_C3H8
else :
    x_max = x_max_O2
 
# Listes de quantités de matière
x = np.arange(0, x_max, x_max/100)
n_C3H8 = no_C3H8-nu_C3H8*x
n_O2 = no_O2 - nu_O2*x
n_CO2 = no_CO2 + nu_CO2*x
n_H2O = no_H2O + nu_H2O*x
 
ax_C3H8 = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])
#ax_O2 = plt.axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03])
s_C3H8 = Slider(ax_C3H8, 'Propane', 0, 10.0, valinit=no_C3H8)
#s_O2 = Slider(ax_O2, 'Dioxygène', 0, 10.0, valinit=no_O2)
 
# Courbes
l1, = plt.plot(x, n_C3H8, label="C3H8",lw=2)
l2, = plt.plot(x, n_O2, label="O2")
l3, = plt.plot(x, n_CO2, label="CO2")
l4, = plt.plot(x, n_H2O, label="H2O")
 
liste_des_n_max = [max(n_C3H8), max(n_O2), max(n_CO2), max(n_H2O)]
n_max = 1.1*max(liste_des_n_max)
 
plt.xlabel("Avancement (mol)")
plt.ylabel("Quantité de matière (mol)")
plt.title("Evolution de la réaction de combustion")
plt.legend(loc='upper center')
plt.axis([0,x_max,0,n_max])
plt.grid()
 
def update(val):
#    O2 = s_O2.val
    C3H8 = s_C3H8.val
    l1.set_ydata(C3H8-nu_C3H8*np.arange(0, x_max, x_max/100))
#    l2.set_ydata(O2-nu_O2*np.arange(0, x_max, x_max/100))
#    l3.set_ydata(n_CO2+nu_CO2*np.arange(0, x_max, x_max/100))
#    l4.set_ydata(n_H2O+nu_H2O*np.arange(0, x_max, x_max/100))
    fig.canvas.draw_idle()
 
 
s_C3H8.on_changed(update)
#s_O2.on_changed(update)
 
resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
button = Button(resetax, 'Reset', hovercolor='0.975')
 
def reset(event):
    s_C3H8.reset()
#    s_O2.reset()
button.on_clicked(reset)
 
# Affichage
plt.show()

Il n'y a pas d'erreur mais le graphe est dans le slider, ce qui ne me convient pas...
A mon avis, il y a d'autres problèmes mais tant que j'aurai celui-ci, je ne pourrai pas avancer.
Si quelqu'un connaît ces trucs, je suis preneur.

**Julien N** · 24/05/2019, 08h43

Salut!

Le problème me semble venir de la définition des axes. Il faut un ax principal dans lequel sont tracées toutes les courbes, un ax pour le slider et un autre pour le bouton reset. Ainsi on aurait ceci:

Code :

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button
 
fig, main_ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
 
# coefficients stoechiométriques
nu_C3H8 = 1
nu_O2 = 5
nu_CO2 = 3
nu_H2O = 4
 
# Quantités de matières initiales (en mol)
no_C3H8 = 0.1
no_O2 = 0.1
no_CO2 = 0
no_H2O = 0
 
# Avancement maximal
x_max_C3H8 = no_C3H8 / nu_C3H8
x_max_O2 = no_O2 / nu_O2
if x_max_C3H8 < x_max_O2:
    x_max = x_max_C3H8
else:
    x_max = x_max_O2
 
# Listes de quantités de matière
x = np.arange(0, x_max, x_max/100)
n_C3H8 = no_C3H8-nu_C3H8*x
n_O2 = no_O2 - nu_O2*x
n_CO2 = no_CO2 + nu_CO2*x
n_H2O = no_H2O + nu_H2O*x
 
# Cree le slider dans un ax dédié
ax_slider = plt.axes([0.10, 0.05, 0.80, 0.03])
s_C3H8 = Slider(ax_slider, 'Propane', 0, 10.0, valinit=no_C3H8)
 
# Courbes
l1, = main_ax.plot(x, n_C3H8, label="C3H8", lw=2)
l2, = main_ax.plot(x, n_O2, label="O2")
l3, = main_ax.plot(x, n_CO2, label="CO2")
l4, = main_ax.plot(x, n_H2O, label="H2O")
 
liste_des_n_max = [max(n_C3H8), max(n_O2), max(n_CO2), max(n_H2O)]
n_max = 1.1*max(liste_des_n_max)
 
main_ax.set_title("Evolution de la réaction de combustion")
main_ax.set_xlabel("Avancement (mol)")
main_ax.set_ylabel("Quantité de matière (mol)")
main_ax.legend(loc='upper center')
main_ax.grid()
 
def update(val):
    C3H8 = s_C3H8.val
    l1.set_ydata(C3H8-nu_C3H8*np.arange(0, x_max, x_max/100))
    plt.draw()
 
s_C3H8.on_changed(update)
 
# Cree un bouton reset
resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
button = Button(resetax, 'Reset', hovercolor='0.975')
button.on_clicked(lambda event: s_C3H8.reset())
 
# Affichage
plt.show()

J'ai enlevé les parties commentées pour plus de lisibilité, et renommé certain ax. Mais c'est juste pour mieux voir.

J

**marco056** · 24/05/2019, 10h33

Merci Julien.
Cela m'a débloqué.
Par contre, je m'en doutais, j'ai d'autres soucis.
En effet, je souhaite pouvoir modifier chacun de les paramètres et que la mise à jour se fasse pour tous les paramètres (notamment que x_max varie)
Cela ressembler à de la programmation événementielle j'imagine et je coince à nouveau.
Je suis rendu là :

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button
 
fig, main_ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.4)
 
# coefficients stoechiométriques
nu_C3H8 = 1
nu_O2 = 5
nu_CO2 = 3
nu_H2O = 4
 
# Quantités de matières initiales (en mol)
no_C3H8 = 1
no_O2 = 1
no_CO2 = 0
no_H2O = 0
 
# Avancement maximal
x_max_C3H8 = no_C3H8 / nu_C3H8
x_max_O2 = no_O2 / nu_O2
if x_max_C3H8 < x_max_O2:
    x_max = x_max_C3H8
else:
    x_max = x_max_O2
 
# Listes de quantités de matière
x = np.arange(0, x_max, x_max/100)
n_C3H8 = no_C3H8-nu_C3H8*x
n_O2 = no_O2 - nu_O2*x
n_CO2 = no_CO2 + nu_CO2*x
n_H2O = no_H2O + nu_H2O*x
 
# Cree le slider dans un ax dédié
ax_slider_C3H8 = plt.axes([0.10, 0.05, 0.80, 0.03])
ax_slider_O2 = plt.axes([0.10, 0.1, 0.80, 0.03])
ax_slider_CO2 = plt.axes([0.10, 0.15, 0.80, 0.03])
ax_slider_H2O = plt.axes([0.10, 0.2, 0.80, 0.03])
s_C3H8 = Slider(ax_slider_C3H8, 'Propane', 0, 10.0, valinit=no_C3H8)
s_O2 = Slider(ax_slider_O2, 'Dioxygène', 0, 10.0, valinit=no_O2)
s_CO2 = Slider(ax_slider_CO2, 'Dioxyde de carbone', 0, 10.0, valinit=no_CO2)
s_H2O = Slider(ax_slider_H2O, 'Eau', 0, 10.0, valinit=no_H2O)
 
# Courbes
l1, = main_ax.plot(x, n_C3H8, label="C3H8", lw=2)
l2, = main_ax.plot(x, n_O2, label="O2")
l3, = main_ax.plot(x, n_CO2, label="CO2")
l4, = main_ax.plot(x, n_H2O, label="H2O")
 
liste_des_n_max = [max(n_C3H8), max(n_O2), max(n_CO2), max(n_H2O)]
n_max = 1.1*max(liste_des_n_max)
 
main_ax.set_title("Evolution de la réaction de combustion")
main_ax.set_xlabel("Avancement (mol)")
main_ax.set_ylabel("Quantité de matière (mol)")
main_ax.legend(loc='upper center')
main_ax.grid()
 
def update(val):
    C3H8 = s_C3H8.val
    O2 = s_O2.val
    CO2 = s_CO2.val
    H2O = s_H2O.val
    l1.set_ydata(C3H8-nu_C3H8*np.arange(0, x_max, x_max/100))
    l2.set_ydata(O2-nu_O2*np.arange(0, x_max, x_max/100))
    l3.set_ydata(CO2+nu_CO2*np.arange(0, x_max, x_max/100))
    l4.set_ydata(H2O+nu_H2O*np.arange(0, x_max, x_max/100))
    plt.draw()
 
s_C3H8.on_changed(update)
s_O2.on_changed(update)
s_CO2.on_changed(update)
s_H2O.on_changed(update) 
 
# Cree un bouton reset
resetax = plt.axes([0.8, -0.02, 0.1, 0.04])
button = Button(resetax, 'Reset', hovercolor='0.975')
button.on_clicked(lambda event: s_C3H8.reset())
 
# Affichage
plt.show()

**Julien N** · 24/05/2019, 10h48

Envoyé par marco056

En effet, je souhaite pouvoir modifier chacun de les paramètres et que la mise à jour se fasse pour tous les paramètres (notamment que x_max varie)

x_max varie comment et quand? Dans ton code je ne vois nul part une modification de cette variable. Je me demande si ce n'est pas plus propre de définir autant de fonctions update() que de sliders. En tout cas ce serait plus léger pour matplotlib car dans ton exemple la modification d'une des variables entraine la mise à jour de toutes les courbes. Bon, ça n'a va pas changer la face du monde non plus.

J

**marco056** · 24/05/2019, 10h51

x_max est défini entre les lignes 20 et 28.
Je vais réfléchir à ta proposition.

**Julien N** · 24/05/2019, 11h47

Je passe à côté de quelque chose. x_max dépend de no_C3H8, nu_C3H8, no_O2 et nu_O2. Mais je n'ai pas l'impression que ces valeurs soient mises à jour à un moment. Ou alors c'est un ajout prévu?

Si le graph devient trop complexe en terme de widgets, tu peux envisager de coder une petite interface graphique en tkinter. Je me suis récemment intéressé aux widgets dans un notebook jupyter. ça pourrait aussi être une alternative. https://towardsdatascience.com/bring...s-bc12e03f0916

J

matplotlib slider widget [Python 3.X]

Python

Vue hybride

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