Проверка того, какой элемент был выбран в CheckButtons [duplicate]
Ваши наблюдения над наименованием Tensor абсолютно правильны: имя Tensor является конкатенацией
- имени выполняемой операции,
- двоеточие (
:) и - индекс этого тензора на выходах операции, которая его произвела.
Поэтому тензор с именем "foo:2" является выходом op с именем "foo" в позиции 2 (с индексами, начинающимися с нуля).
Именование объектов tf.Variable немного странно. Каждый tf.Variable содержит объект изменчивого тензора , который содержит состояние переменной (и несколько других тензоров). A "Variable" op (который имеет имя "variable_name" в вашем примере) «производит» этот изменяемый тензор каждый раз, когда он запускается как его 0-й выход, поэтому имя изменяемого тензора "variable_name:0".
Поскольку a tf.Variable в основном неотличим от tf.Tensor & mdash; в нем его можно использовать в тех же местах: mdash; мы приняли решение сделать имена переменных похожими на имена тензоров, поэтому свойство Variable.name возвращает имя изменяемый тензор. (Это контрастирует с объектами tf.QueueBase и tf.ReaderBase , которые не используются непосредственно в качестве тензоров (вместо этого вы должны вызывать методы на них для создания ops, которые работают на их состоянии), поэтому они не имеют тензорного имени.)
3 ответа
Возможно, возможно, более элегантный способ, но вы всегда можете сами отслеживать состояния каждого из этих флажков. в dict. Функция, которую вы укажете с помощью on_clicked(), получит строку метки активного флажка в качестве ее второго аргумента, которую вы затем можете использовать для обновления состояния соответствующим образом:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import CheckButtons
class Example:
def onColor(self,label):
self.cstates[label] = not self.cstates[label]
print 'un'*(not self.cstates[label]) + 'checked %s' %label
self.updateChart()
def onMeasurement(self,label):
self.mstates[label] = not self.mstates[label]
print 'un'*(not self.mstates[label]) + 'checked %s' %label
self.updateChart()
def updateChart(self, event=None):
"""do something here using self.cstates and self.mstates?"""
pass
def __init__(self):
colourax = plt.axes([0.5, 0.4, 0.09, 0.2])
measurementax = plt.axes([0.5, 0.6, 0.09, 0.2])
clabels, cvals = ('Red', 'Green', 'Blue'), (False,)*3
mlabels, mvals = ('1', '2', '3'), (False,)*3
self.cstates = dict(zip(clabels,cvals))
self.mstates = dict(zip(mlabels,mvals))
self.colours = CheckButtons(colourax, clabels, cvals)
self.colours.on_clicked(self.onColor)
self.measurements = CheckButtons(measurementax, mlabels, mvals)
self.measurements.on_clicked(self.onMeasurement)
def run(self):
plt.show()
ex = Example()
ex.run()
Не самый красивый, но он работает!
-
1– illumi 24 July 2013 в 10:15
Я знаю, что это немного неудобно, но вы можете проверить видимость перекрестных линий в полях.
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import CheckButtons
colourax = plt.axes([0.5, 0.4, 0.09, 0.2])
colours = CheckButtons(colourax, ('Red', 'Green', 'Blue'), (False, False, False))
isRedChecked = colours.lines[0][0].get_visible()
isGreenChecked = colours.lines[1][0].get_visible()
isBlueChecked = colours.lines[2][0].get_visible()
-
1– Klamer Schutte 4 May 2018 в 07:16
Текущая версия разработки (по состоянию на июль 2017 года) имеет встроенный метод
CheckButtons.get_status()
. Это можно использовать для запроса текущего состояния флажков. Он должен быть выпущен в стабильной версии довольно скоро. ( Источник здесь )
До тех пор вы можете эмулировать это поведение, используя свой собственный метод get_status, как показано ниже. Он использует тот же механизм, что и метод get_status() из версии разработки, который также очень близок к тому, что предлагает ответ @Gruby (смотря на видимость строк).
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import CheckButtons
class Example:
def updateChart(self, event):
colour = self.get_status(self.colours)
measurement = self.get_status(self.measurements)
print measurement, colour
def get_status(self, cb):
return [l1.get_visible() for (l1, l2) in cb.lines]
def __init__(self):
colourax = plt.axes([0.5, 0.4, 0.09, 0.2])
measurementax = plt.axes([0.5, 0.6, 0.09, 0.2])
self.colours = CheckButtons(colourax, ('Red', 'Green', 'Blue'), (False, False, False))
self.measurements = CheckButtons(measurementax, ('1', '2', '3'), (False, False, False))
self.colours.on_clicked(self.updateChart)
self.measurements.on_clicked(self.updateChart)
def run(self):
plt.show()
ex = Example()
ex.run()
-
1– Klamer Schutte 4 May 2018 в 07:16