【最终版】tkinter+matplotlib实现一个强大的绘图系统 |
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辅助坐标轴功能实现代码优化源代码
Python绘图系统： 前置源码： Python打造动态绘图系统📈一 三维绘图系统 📈二 多图绘制系统📈三 坐 标 轴 定 制📈四 定制绘图风格 📈五 数据生成导入📈六 三维动态演示坐标列表进阶：导出数据📌系统菜单📌批量文件导入📌辅助坐标轴绘图类型进阶：坐标映射📌八种绘图函数📌坐标和绘图函数设置📌所有绘图函数📌强大的绘图系统这是本系列博客的第28篇，从功能来说，这个小巧的绘图系统应该算是比较完备了。 辅助坐标轴功能实现之前在AxisList中实现了辅助坐标轴的添加和删除功能，但只是实现了交互逻辑，没有实现真正的辅助功能。 这个功能也很容易实现，只需仿造getXYZ，设计一个getABC def getABC(self): return [key in self.ABC if key in self.afs]然后更改readPython函数，因为可能会输入的变量太多，再用这种readPython(self, t=None, x=None, y=None, z=None)的写法显然就不合适了。所以将其改为 def readPython(self, dct): locals().update(dct) self.data = eval(self.srcText.get()) return self.data与此同时，一切参与过dct参数传递的函数，其**txty的两个星号都要去掉，写成类似下面的形式 def setData(self, data=None, dct={}): if self.mode.get() == "序列": return self.getArray() elif self.mode.get() == "导入": return self.loadData(data) else: return self.readPython(dct)最后更改DrawSystem中的readDatas函数 def readDatas(self, al): dct = {} data = {} if al.hasTimeAxis(): data['t'] = al.setData('t') dct['t'] = data['t'][self.tIndex] for flag in al.getABC(): data[flag] = al.setData(flag, dct=dct) dct[flag] = data[flag] for flag in al.getXYZ(): data[flag] = al.setData(flag, dct=dct) dct[flag] = data[flag] return data最后效果如下
至此，本阶段希望实现的功能就实现得七七八八了，接下来要对代码做一些优化，包括以下几个方面 代码清理 由于DrawType继承了更加全面的设置功能，所以原本需要调用的函数现在并不需要调用了，从而产生了大量不需要的函数，这个就自行检测，把没有调用的函数都删掉就对了。 另外，全局的导入数据功能，目前处于养老状态，其具体代码估计以后也不能用了，所以接口保留，但代码删除。 接口优化 首先AxisList有一个types参数，这个参数原本是要传入绘图类型的，现在绘图类型都在DrawType中，所以这个参数可以取消。 DrawType的传入参数里有一个回调函数，默认是None，这会导致报错，所以将其默认值改为lambda x:x。 常量、变量和函数名称 AxisFrame中的坐标轴设置模式，目前有四种，即"序列化", “源代码”, “外部导入”, “无数据”，感觉这种命名不太规整，故修改为 “序列”, “源码”, “导入”, “无数据” 这四个参数用的次数太多，所以改动的时候需要细致，按理说这些应该写成变量，这样的话也方便国际化，考虑到本身我也没想把这个项目写太长，所以就算了。 而文字长度发生变化，使得combobox的宽度就显得太长了，所以再调整一下布局。 源代码目前四个文件的总代码行数大概800行左右，我的目标是用1000行代码实现一个功能完备且强大的绘图系统。接下来希望实现不同坐标轴的关联，以实现插值、拟合等进阶功能，并接入几个用于示例的全局优化代码，进一步提高程序的实用性。 |
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