No Matplotlib, um botão é um dos widgets importantes por meio do qual podemos realizar várias operações. Eles são usados ​​principalmente para fazer um bom gráfico funcional com propriedades diferentes. Existem três tipos de botões

• Botão
• Botões do rádio
• Botões de verificação

Neste artigo, aprenderemos como usar diferentes botões no gráfico matplotlib. Para isso, vamos usar alguns dados, traçar um gráfico, formar um botão e usá-lo. Vamos entender os botões um por um com a ajuda de alguns exemplos.

Botão Simples

Este é um botão simples responsável por realizar apenas uma função. 

Sintaxe: simple_button = Button()

Parâmetros:

• ax - define os eixos onde o botão deve estar localizado
• rótulo - o nome que queremos no botão
• cor - cor do botão
• cor flutuante - cor do botão quando ele é clicado

Neste exemplo, criaremos um botão simples e usaremos esse botão para adicionar mais uma linha ao gráfico existente.

# importing libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Button
 
 
# creating data
x1=np.array([0,1,2,3])
y1=np.array([5,2,8,6])
 
# creating plot
fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()
plt.subplots_adjust(left = 0.3, bottom = 0.25)
p,=ax.plot(x1,y1,color="blue", marker="o")
 
 
# defining function to add line plot
def add(val):
  x2=np.array([0,1,2,3])
  y2=np.array([10,2,0,12])
  ax.plot(x2,y2,color="green", marker="o")
 
 
# defining button and add its functionality
axes = plt.axes([0.81, 0.000001, 0.1, 0.075])
bnext = Button(axes, 'Add',color="yellow")
bnext.on_clicked(add)
plt.show()

Saída:

Botao de radio

Este tipo de botão consiste em uma série de botões circulares que podem ser usados ​​para habilitar / desabilitar uma das funções do nosso gráfico. 

Sintaxe: radio_button = RadioButtons()

Parâmetros:

• ax - define os eixos onde o botão deve estar localizado
• rótulo - lista de nomes que desejamos em cada botão
• ativo - lista de booleanos que descrevem o estado de cada botão
• cor ativa - cor do botão ativo

Aqui, criamos um gráfico de pecado simples, onde os botões de opção mostram a cor da linha no gráfico.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import RadioButtons
   
   
# creating an array starting from
# 0 to 1 with step size 0.01
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
   
# the values of sin values of t
s0 = np.sin(2*np.pi*t)
   
# depict visualization
fig, ax = plt.subplots()
l, = ax.plot(t, s0, lw=2, color='red')
plt.subplots_adjust(left=0.3)
   
# adjust radio buttons
axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
rax = plt.axes([0.05, 0.4, 0.15, 0.30],
               facecolor=axcolor)
   
radio = RadioButtons(rax, ['red', 'blue', 'green'],
                     [True,False,False,False],
                     activecolor='r')
 
def color(labels):
    l.set_color(labels)
    fig.canvas.draw()
radio.on_clicked(color)
   
plt.show()

Saída:

Botão de verificação

Ao contrário do botão de rádio, onde podemos selecionar apenas uma opção, o botão de seleção nos permite selecionar várias opções. Este recurso é útil quando queremos realizar 2 ou mais funções no gráfico. 

Sintaxe: check_button = CheckButtons()

Parâmetros:

• ax - define os eixos onde o botão deve estar localizado
• rótulo - lista de nomes que desejamos em cada botão
• ativos - lista de booleanos que descrevem o estado de cada botão

Criamos o mesmo gráfico como um botão simples, mas adicionamos mais 2 gráficos para o botão de verificação. Nós o traçamos simultaneamente.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Button, RadioButtons, CheckButtons
 
 
fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()
plt.subplots_adjust(left=0.3, bottom=0.25)
 
x1 = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([5, 2, 8, 6])
p, = ax.plot(x1, y1, color="blue", marker="o")
 
x2 = np.array([0, 1, 2, 3])
y2 = np.array([10, 2, 0, 12])
p1, = ax.plot(x2, y2, color="green", marker="o")
 
x3 = np.array([0, 1, 2, 3])
y3 = np.array([0, 3, 2, 19])
p2, = ax.plot(x3, y3, color="yellow", marker="o")
lines = [p, p1, p2]
labels = ["plot1", "plot2", "plot3"]
 
 
def func(label):
    index = labels.index(label)
    lines[index].set_visible(not lines[index].get_visible())
    fig.canvas.draw()
 
 
label = [True, True, True]
 
# xposition, yposition, width and height
ax_check = plt.axes([0.9, 0.001, 0.2, 0.3])
plot_button = CheckButtons(ax_check, labels, label)
plot_button.on_clicked(func)
 
plt.show()

Saída:

 Atenção geek! Fortaleça suas bases com o Python Programming Foundation Course e aprenda o básico.