Python 使用ipywidget的具有两个参数和相互依赖数据的交互式绘图

我想创建一个jupyter笔记本单元，显示与matplotlib的交互绘图，以说明噪声信号的平滑。在下面的例子中，我使用的是来自scikit图像的高斯滤波器。我想的噪音水平以及平滑度是由滑块调整。为此，我使用了ipywidgets

最初我尝试了以下方法

将IPyWidget作为小部件导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
进口撇渣
%matplotlib内联
def绘图_噪声_滤波器（信号、CNT、西格玛）：
s=信号/np.和（信号）*cnts#将信号规格化以具有cnts计数
噪声=np.随机.泊松#随机产生泊松噪声
滤波=撇除。滤波器。高斯（噪声，西格玛）#用高斯滤波器过滤噪声信号
f、 ax=plt.子地块（）#绘图
最大图（噪声/最大净功率（噪声））
ax.图（过滤后的/np.最大值（过滤后））
c_slide=widgets.IntSlider（最小值=100，最大值=10000，步长=10，description='counts'）
s_slide=widgets.IntSlider（最小值=1，最大值=100，说明='smoothing'）
sig=np.heaviside（np.linspace（-1,1100），1）+1
widgets.interactive（plot\u noise\u filter，sig=widgets.fixed，cnts=c\u slide，sigma=s\u slide）

原则上，这会给出所需的绘图，但现在每次我使用滑块

s_slide

，都会调用该函数并生成一个新的随机信号，即使计数没有改变。我希望只有当相应的滑块移动时，绘图中的噪声信号才会改变

我能想到的唯一解决办法是，在数组中预先计算和存储噪声信号，并根据滑块拾取该数组的元素，但这不是很优雅，可能会消耗大量内存

我当前的安装使用的是conda和python 3.7.3

ipywidgets                7.5.1
matplotlib                3.1.1
jupyter                   1.0.0
jupyter_client            5.3.1
jupyter_console           6.0.0
jupyter_core              4.4.0
notebook                  6.0.1
numpy                     1.17.2

---

欢迎任何帮助。提前谢谢

首先，感谢您提供了一个非常清晰且可运行的示例

如何使用

lru\u cache

将信号和噪声生成线提取到缓存函数中？然后，对于给定的

信号

和

cnts

输入，此部分将始终返回相同的值，仅在移动滑块时更改平滑

将IPyWidget作为小部件导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
进口撇渣
%matplotlib内联
从functools导入lru\U缓存
@lru_缓存（32）
def制造信号噪声（信号、CNT）：
s=信号/np.和（信号）*cnts#将信号规格化以具有cnts计数
噪声=np.随机.泊松#随机产生泊松噪声
回音、杂音
def绘图_噪声_滤波器（信号、CNT、西格玛）：
s、 噪声=制造噪声（元组（信号），CNT）
滤波=撇除。滤波器。高斯（噪声，西格玛）#用高斯滤波器过滤噪声信号
f、 ax=plt.子地块（）#绘图
最大图（噪声/最大净功率（噪声））
ax.图（过滤后的/np.最大值（过滤后））
c_slide=widgets.IntSlider（最小值=100，最大值=10000，步长=10，description='counts'）
s_slide=widgets.IntSlider（最小值=1，最大值=100，说明='smoothing'）
sig=np.heaviside（np.linspace（-1,1100），1）+1
widgets.interactive（plot\u noise\u filter，sig=widgets.fixed，cnts=c\u slide，sigma=s\u slide）

首先，感谢您提供了非常清晰且可运行的示例

如何使用

lru\u cache

将信号和噪声生成线提取到缓存函数中？然后，对于给定的

信号

和

cnts

输入，此部分将始终返回相同的值，仅在移动滑块时更改平滑

将IPyWidget作为小部件导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
进口撇渣
%matplotlib内联
从functools导入lru\U缓存
@lru_缓存（32）
def制造信号噪声（信号、CNT）：
s=信号/np.和（信号）*cnts#将信号规格化以具有cnts计数
噪声=np.随机.泊松#随机产生泊松噪声
回音、杂音
def绘图_噪声_滤波器（信号、CNT、西格玛）：
s、 噪声=制造噪声（元组（信号），CNT）
滤波=撇除。滤波器。高斯（噪声，西格玛）#用高斯滤波器过滤噪声信号
f、 ax=plt.子地块（）#绘图
最大图（噪声/最大净功率（噪声））
ax.图（过滤后的/np.最大值（过滤后））
c_slide=widgets.IntSlider（最小值=100，最大值=10000，步长=10，description='counts'）
s_slide=widgets.IntSlider（最小值=1，最大值=100，说明='smoothing'）
sig=np.heaviside（np.linspace（-1,1100），1）+1
widgets.interactive（plot\u noise\u filter，sig=widgets.fixed，cnts=c\u slide，sigma=s\u slide）