python - 逐帧可视化 3D-numpy-array

Question

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
slider 3D numpy array

"""

import numpy
import pylab
from matplotlib.widgets import Slider

data = numpy.random.rand(100,256,256) #3d-array with 100 frames 256x256

ax = pylab.subplot(111)
pylab.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)

frame = 0
l = pylab.imshow(data[frame,:,:]) #shows 256x256 image, i.e. 0th frame

axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
axframe = pylab.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor)
sframe = Slider(axframe, 'Frame', 0, 100, valinit=0)

def update(val):
    frame = numpy.around(sframe.val)
    pylab.subplot(111)
    pylab.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
    pylab.imshow(data[frame,:,:])

sframe.on_changed(update)

pylab.show()

我有一个 3D-numpy-array，它实际上包含大小为 256x256 的图像。现在我想用一个滑块一个接一个地显示这些帧。它似乎真的很慢。有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

尝试将更新函数重写为

def update(val):
    frame = numpy.around(sframe.val)
    l.set_data(data[frame,:,:])

这样您就不需要每次更新都重新创建所有 matplotlib 对象

Answer 2

似乎您需要将帧号转换为 int

def update(val):
    frame = numpy.around(sframe.val)
    l.set_data(data[int(frame),:,:])

否则会抛出错误：

l.set_data(data[frame,:,:])
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices