Python 交互式绘图函数：使用滑块和文本框动态调整参数

以下是一个简单的示例代码，使用 Python 的 matplotlib 库和 ipywidgets 库来实现交互式画图功能：\n\npython\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\nimport ipywidgets as widgets\nfrom IPython.display import display\n\ndef plot_function(func, initial_values):\n # 创建滑块和文本框组件\n sliders = []\n text_boxes = []\n for i, value in enumerate(initial_values):\n slider = widgets.FloatSlider(value=value, min=-10, max=10, step=0.1, description=f'Param {i+1}')\n text_box = widgets.FloatText(value=value, description=f'Param {i+1}')\n sliders.append(slider)\n text_boxes.append(text_box)\n\n # 创建画布\n fig, ax = plt.subplots()\n\n # 定义更新函数\n def update(*args):\n # 获取滑块和文本框的值\n params = [slider.value for slider in sliders]\n\n # 绘制函数图像\n x = np.linspace(-10, 10, 100)\n y = func(x, *params)\n ax.clear()\n ax.plot(x, y)\n ax.set_xlabel('x')\n ax.set_ylabel('y')\n ax.set_title('Plot')\n fig.canvas.draw()\n\n # 更新文本框的值\n for i, text_box in enumerate(text_boxes):\n text_box.value = params[i]\n\n # 绑定滑块和文本框的事件处理函数\n for slider, text_box in zip(sliders, text_boxes):\n slider.observe(update, 'value')\n text_box.observe(update, 'value')\n\n # 初始化画布\n update()\n\n # 显示滑块和文本框\n for slider, text_box in zip(sliders, text_boxes):\n display(slider, text_box)\n\n # 显示画布\n plt.show()\n\n# 示例函数：二次函数\ndef quadratic_function(x, a, b, c):\n return a * x**2 + b * x + c\n\n# 测试画图函数\nplot_function(quadratic_function, [1, 0, 0])\n\n\n在上述示例中，首先定义了一个plot_function函数，该函数接受两个参数：要绘制的函数和参数的初始值。然后，创建滑块和文本框组件，并将它们添加到sliders和text_boxes列表中。接下来，创建画布和坐标轴对象。然后，定义了一个update函数，它用于更新函数图像和文本框的值。在update函数中，通过获取滑块和文本框的值来计算函数的值，并使用ax.plot方法绘制函数图像。最后，将滑块和文本框与update函数绑定，并在初始化画布后显示它们。最后，调用plt.show方法显示画布。\n\n你可以根据需要修改示例中的函数和初始值，以适应不同的需求。