Python 在Chaco中动态创建绘图

Chaco plotting toolkit for Python包含显示如何动态更新现有绘图的示例。但是，我的应用程序要求我根据数据动态创建和销毁绘图。我对Chaco和Traits的编程还不熟悉，所以一个简单的例子来说明如何做到这一点会非常有帮助。

这有点晚了，但这里有一个创建和销毁Chaco情节的例子。主界面是

PlotSelector

，它定义了一些伪数据和单选按钮，用于在两种不同的打印样式（直线和条形打印）之间切换

此示例使用Traits事件发出关闭绘图的信号，然后使用

PlotController

处理该信号。也许有更好的办法来关窗户，但我找不到

编辑：更新了Traits、Chaco和Enable（ETS 4而不是3）新版本的导入

请注意，主界面（

PlotSelector

）调用

configure\u traits

（启动应用程序），同时使用

edit\u traits

（从应用程序内调用）查看绘图。另外，请注意，此示例从

PlotController

调用

edit\u traits

，而不是从模型调用它。您可以将视图从

PlotController

移动到

basiclot

，并将该视图的处理程序方法设置为

PlotController

最后，如果不需要完全销毁绘图窗口，则可能需要查看

plot

对象的

delplot

方法，该方法将销毁*sub*绘图（此处为线绘图或条形图）

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我希望这会有帮助。

你的意思是，你甚至不想在需要绘图之前看到绘图框，也不想在需要销毁绘图框时删除绘图框？这并不是说我不想看到绘图框，而是数据控制绘图的数量，而这个数字可以随时间而变化，所以我不能提前创建帧。你有没有想过该怎么做？对不起，我现在没有时间给出一个好的答案。但是这一页上的教程真的帮不了你吗@K.-Michael Aye：你提供的链接已经失效。这是对的吗？@K.-MichaelAye今天是404。

import numpy as np

import traits.api as traits
import traitsui.api as ui
import chaco.api as chaco
from enable.api import ComponentEditor


class PlotController(ui.Controller):
    view = ui.View(ui.Item('plot', editor=ComponentEditor(), show_label=False),
                   height=300, width=300, resizable=True)

    def object_close_signal_changed(self, info):
        info.ui.dispose()


class BasicPlot(traits.HasTraits):
    close_signal = traits.Event()
    plot = traits.Instance(chaco.Plot)


class LinePlot(BasicPlot):

    def __init__(self, plotdata):
        self.plot = chaco.Plot(plotdata)
        self.plot.plot(('x', 'y'))


class BarPlot(BasicPlot):

    def __init__(self, plotdata):
        self.plot = chaco.Plot(plotdata)
        self.plot.candle_plot(('x', 'ymin', 'ymax'))


available_plot_types = dict(line=LinePlot, bar=BarPlot)

class PlotSelector(traits.HasTraits):

    plot_type = traits.Enum(['line', 'bar'])
    traits_view = ui.View('plot_type', style='custom')

    def __init__(self, x, y):
        ymin = y - 1
        ymax = y + 1
        self.plotdata = chaco.ArrayPlotData(x=x, y=y, ymin=ymin, ymax=ymax)
        self.figure = None

    def _plot_type_changed(self):
        plot_class = available_plot_types[self.plot_type]
        if self.figure is not None:
            self.figure.close_signal = True
        self.figure = plot_class(self.plotdata)
        controller = PlotController(model=self.figure)
        controller.edit_traits()


N = 20
x = np.arange(N)
y = x + np.random.normal(size=N)
plot_selector = PlotSelector(x, y)
plot_selector.configure_traits()