Ползунок bqplot и ipywidget, максимальная глубина рекурсии - PullRequest
Новая
       29

Ползунок bqplot и ipywidget, максимальная глубина рекурсии

0 голосов
/ 28 июня 2018

Если я запускаю следующую записную книжку, кажется, все работает нормально. Однако, когда я перемещаю ползунок, отзывчивость ноутбука падает почти до нуля, и через некоторое время я получаю следующую ошибку: 

RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

Можете ли вы сказать мне, почему? 

# We'll start with bqplot's matplotlib inspired API

from bqplot import pyplot as plt

# Let's begin by importing some libraries we'll need
import numpy as np

import ipywidgets as wi

def make_data(x, sigma_noise):
    """
    Generates a sine wave

    :param x: x value, scalar or vector between 0 and ..
    :param sigma_noise: standard deviation of the noise added to the data
    """
    y = np.sin(x)
    noise = np.random.normal(loc=0, scale=sigma_noise, size=len(x))
    y_noise = y + noise   
    return y_noise


def update_plot(message):
    y_noise = make_data(x, slider.value)
    plot_1.y = y_noise

x = np.linspace(0, 10)
y = make_data(x, noise)

figure = plt.figure(title='Test', animation_duration=100)
#figure.animation_duration = 250
plot_1 = plt.scatter(x, y)
plot_1.observe(update_plot, ['x','y'])

slider = wi.FloatSlider(description='noise', value=0.001, min=0, max=1)
slider.observe(update_plot, 'value')

wi.VBox([slider, figure])

Редактировать: Решение, предоставленное Дугром работает. Дополнительно я нашел другое решение: figure.observe(update_plot, ['x','y']) вместо plot_1.observe(update_plot, ['x','y'])

1 Ответ

0 голосов
/ 09 июля 2018

У вас есть вызов наблюдателя на фигуре plot1, который впоследствии обновляет фигуру plot1 ... что приводит к рекурсивному циклу. Если вы поместите оператор if в функцию, его можно будет установить, чтобы он выполнялся только после первой операции. 

# We'll start with bqplot's matplotlib inspired API

from bqplot import pyplot as plt

# Let's begin by importing some libraries we'll need
import numpy as np

import ipywidgets as wi

def make_data(x, sigma_noise):
    """
    Generates a sine wave

    :param x: x value, scalar or vector between 0 and ..
    :param sigma_noise: standard deviation of the noise added to the data
    """
    y = np.sin(x)
    noise = np.random.normal(loc=0, scale=sigma_noise, size=len(x))
    y_noise = y + noise   
    return y_noise


def update_plot(message):
#     print(message)
    if message['name'] == 'value':
        y_noise = make_data(x, slider.value)
        plot_1.y = y_noise

noise = 2
x = np.linspace(0, 10)
y = make_data(x, noise)

figure = plt.figure(title='Test', animation_duration=100)
#figure.animation_duration = 250
plot_1 = plt.scatter(x, y)
plot_1.observe(update_plot, ['x','y'])

slider = wi.FloatSlider(description='noise', value=0.001, min=0, max=1)
slider.observe(update_plot, 'value')

wi.VBox([slider, figure])
...