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pytho matplotlib工具栏源码探析一之禁用工具栏、默认工具栏和工具栏管理器三种模式的差异

程序员文章站 2022-03-14 23:19:40
使用matplotlib绘图时,在弹出的窗口中默认是有工具栏的,那么这些工具栏是如何定义的呢?工具栏的三种模式matplotlib的基础配置由运行时参数(rcparams)控制,导入matplotli...

使用matplotlib绘图时,在弹出的窗口中默认是有工具栏的,那么这些工具栏是如何定义的呢?

工具栏的三种模式

matplotlib的基础配置由运行时参数(rcparams)控制,导入matplotlib时,加载matplotlibrc文件生成默认运行时参数。
查看matplotlibrc文件可知#toolbar: toolbar2 # {none, toolbar2, toolmanager},即工具栏有三种模式nonetoolbar2toolmanager,其中默认模式为toolbar2

工具栏模式切换

通过类似语句plt.rcparams['toolbar'] = 'none'可控制工具栏的模式。
需要注意的是plt.rcparams['toolbar'] = 'none'应当放置在图像实例化之前。

none模式:禁用工具栏。
plt.rcparams['toolbar'] = 'none'

pytho matplotlib工具栏源码探析一之禁用工具栏、默认工具栏和工具栏管理器三种模式的差异

toolbar2模式:默认工具栏布局。
plt.rcparams['toolbar'] = 'toolbar2'

pytho matplotlib工具栏源码探析一之禁用工具栏、默认工具栏和工具栏管理器三种模式的差异

toolmanager模式:工具栏布局模式与toolbar2模式稍有不同。
plt.rcparams['toolbar'] = 'toolmanager'

pytho matplotlib工具栏源码探析一之禁用工具栏、默认工具栏和工具栏管理器三种模式的差异

工具栏模式切换原理

和工具栏相关的模块有:

  • matplotlib.backend_bases
  • matplotlib.backend_managers
  • matplotlib.backend_tools
  • matplotlib.backends

工具栏最终依靠后端实现,不同的后端具体实现会有一些差异,我选择的后端是pyqt5,通过查看模块matplotlib.backends.backend_qt5源码可知,matplotlib在利用后端生成窗口时根据rcparams['toolbar']的值选择不同的工具栏构造方式。

def _get_toolbar(self, canvas, parent):
  # must be inited after the window, drawingarea and figure
  # attrs are set
  if matplotlib.rcparams['toolbar'] == 'toolbar2':
    toolbar = navigationtoolbar2qt(canvas, parent, true)
  elif matplotlib.rcparams['toolbar'] == 'toolmanager':
    toolbar = toolbarqt(self.toolmanager, self.window)
  else:
    toolbar = none
  return toolbar

默认模式(toolbar2)原理

与该模式相关的重要定义有:

  • matplotlib.backend_bases.navigationtoolbar2(canvas)类:默认的toolbar2模式工具栏的基类,后端需要通过canvas对象处理工具栏按钮事件、覆盖构造方法初始化工具栏、覆盖save_figure()等方法。
  • matplotlib.backends.backend_qt5.navigationtoolbar2qt(navigationtoolbar2, qtwidgets.qtoolbar)类:定义了qt后端默认模式工具栏的具体实现。
  • matplotlib.backend_bases.figurecanvasbase类:canvas对象的基类,通过toolbar属性与工具栏进行连接。
  • matplotlib.backend_bases.navigationtoolbar2(canvas).toolitems属性:定义了默认模式工具栏工具项列表。

案例:验证默认模式工具栏布局

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.gcf()
toolbar = fig.canvas.manager.toolbar
print(toolbar.toolitems)

输出:

[('home', 'reset original view', 'home', 'home'),
 ('back', 'back to previous view', 'back', 'back'),
 ('forward', 'forward to next view', 'forward', 'forward'),
 (none, none, none, none),
 ('pan', 'left button pans, right button zooms\nx/y fixes axis, ctrl fixes aspect', 'move', 'pan'),
 ('zoom', 'zoom to rectangle\nx/y fixes axis, ctrl fixes aspect', 'zoom_to_rect', 'zoom'),
 ('subplots', 'configure subplots', 'subplots', 'configure_subplots'),
 ('customize', 'edit axis, curve and image parameters', 'qt4_editor_options', 'edit_parameters'),
 (none, none, none, none),
 ('save', 'save the figure', 'filesave', 'save_figure')]

根据源码可知,列表中每个元组为工具项定义,元组的四个元素分别表示按钮名称、按钮提示文本、按钮图像、按钮对应方法。

# list of toolitems to add to the toolbar, format is:
# (
#  text, # the text of the button (often not visible to users)
#  tooltip_text, # the tooltip shown on hover (where possible)
#  image_file, # name of the image for the button (without the extension)
#  name_of_method, # name of the method in navigationtoolbar2 to call
# )

工具栏管理器模式(toolmanager)原理

与该模式相关的重要定义有:

  • matplotlib.backend_bases.toolcontainerbase(toolmanager)类:工具栏容器的基类,定义了工具栏编辑的方法。构造函数参数为toolmanager,表示工具栏容器容纳的工具栏。
  • matplotlib.backend_managers.toolmanager(figure=none)类:管理用户触发工具栏工具项按钮而产生的动作。
  • matplotlib.backend_tools.toolbase类:所有工具栏工具项的基类,所有工具项均由matplotlib.backend_managers.toolmanager实例化。
  • matplotlib.backend_tools.default_tools变量:字典类型,实例化基于matplotlib.backend_tools.toolbase类定义的内置工具项。
  • matplotlib.backend_tools.default_toolbar_tools变量:嵌套列表,以类似格式[[分组1, [工具1, 工具2 ...]], [分组2, [...]]]定义工具栏布局。
  • matplotlib.backend_tools.add_tools_to_container函数:设置toolbarmanager模式默认工具栏。

案例:验证工具栏管理器模式工具栏布局

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcparams['toolbar'] = 'toolmanager'
fig=plt.gcf()
toolbar= fig.canvas.manager.toolbar
print(toolbar._toolitems)

输出:

{'home': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eabbc1f8>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc510>)],
 'back': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae86678>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc598>)],
 'forward': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae8b4c8>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc620>)],
 'pan': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae8baf8>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc6a8>)],
 'zoom': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae93dc8>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc7b8>)],
 'subplots': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae93438>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc8c8>)],
 'save': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae93678>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc950>)],
 'help': [(<pyqt5.qtwidgets.qtoolbutton object at 0x00000289eae93a68>, <function toolbarqt.add_toolitem.<locals>.handler at 0x00000289eb0bc9d8>)]}

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