Python中的 Matplotlib.artist.Artist.add_callback()

Matplotlib是Python中的一个库，它是 NumPy 库的数值数学扩展。 Artist 类包含呈现为 FigureCanvas 的对象的 Abstract 基类。图中所有可见元素都是 Artist 的子类。

matplotlib.artist.Artist.add_callback() 方法

matplotlib 库的艺术家模块中的add_callback() 方法用于添加一个回调函数，只要艺术家的属性之一发生变化，就会调用该回调函数。

Syntax: Artist.add_callback(self, func)

Parameters: This method accepts the following parameters.

• func: This parameter is the callback function.

Returns: This method returns the observer id associated with the callback.

下面的示例说明了 matplotlib 中的 matplotlib.artist.Artist.add_callback()函数：

示例 1：

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
  
   
def update():
    plt.get_current_fig_manager().canvas.figure.patch.set_facecolor(str(np.random.random()))
    plt.draw()
    print("Draw at time :", time.time())
       
   
def start_animation():
       
    timer = fig.canvas.new_timer(interval = 50)
    timer.add_callback(update)
    timer.start()
   
fig = plt.figure()
start_animation()
         
fig.suptitle('matplotlib.artist.Artist.add_callback() \
function Example', fontweight ="bold") 
  
plt.show()

输出：

示例 2：

# Implementation of matplotlib function  
from random import randint, choice 
import time 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.patches as mpatches 
     
     
back_color = "black"
colors = ['red', 'green', 'blue', 'purple'] 
width, height = 4, 4
     
fig = plt.figure() 
plt.xlim([0, width])
plt.ylim([0, height]) 
     
fig.canvas.draw() 
     
def update(): 
    x = randint(0, width - 1) 
    y = randint(0, height - 1) 
     
    arti = mpatches.Rectangle( 
        (x, y), 1, 1, 
        facecolor = choice(colors), 
        edgecolor = back_color 
    ) 
    fig.add_artist(arti)
    fig.draw_artist(arti)
    fig.canvas.blit(fig.bbox) 
    print("Draw at time :", time.time()) 
     
timer = fig.canvas.new_timer(interval = 1) 
timer.add_callback(update) 
timer.start() 
         
fig.suptitle('matplotlib.artist.Artist.add_callback() \
function Example', fontweight ="bold") 
  
plt.show()

输出：