FloatSlide 小部件的光标不移动
Cursor of FloatSlide widget doesn't move
最近，我一直在尝试使用小部件与我的情节进行交互。我创建了一个函数，它接受两个参数来制作我的图，它完美地工作，根据给定参数的值生成不同的图。
但是，当我尝试为这些参数创建 FloatSlider 小部件时，只有其中一个有效。另一种“卡住”——我无法移动滑块 (here is a link of a GIF showing what happens when I try to move the cursor of the slider).
你们知道是什么导致了这个问题吗？
这是我使用的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import ipywidgets as widgets
import matplotlib.ticker as mtick
def plot_2_2(v_0=0,dt=7e-7):
D = 1.5e-6 # diâmetro da gota de óleo [m]
rho = 840 # densidade do líquido [kg/m^3]
g = 9.8 # aceleração da gravidade [m/s^2]
V = np.pi/6*D**3 # volume da gota [m^3]
m = rho*V # massa da partícula [kg]
beta = 1.6e-4 # viscosidade dinâmica do ar [kg/ms]
b = beta*D # coeficiente de atrito linear [kg/s]
t_0 = 0 # tempo [s]
v_0 = v_0 # velocidade inicial da gota [m/s]
n_i = 0 # número de iterações
dt = dt # intervalo de tempo entre iterações [s]
fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=[14,8])
spec = gridspec.GridSpec(ncols=1,nrows=2,figure=fig)
ax1 = fig.add_subplot(spec[0,0])
ax2 = fig.add_subplot(spec[1,0])
t = np.array([t_0])
v = np.array([v_0])
while v[-1] < (1-1e-4)*m*g/b or n_i < 100:
t = np.append(t,t[-1]+dt) # Passo no tempo
v = np.append(v,v[-1]+(m*g-b*v[-1])*(dt)/m) # Cálculo da velocidade no tempo seguinte
n_i += 1 # Aumento do contador de iterações
l11, = ax1.plot(t,v,'r--') # Solução numérica
l12, = ax1.plot(t,v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t)),'kx') # Solução analítica
l2, = ax2.plot(t,100*abs(v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t))),'c--') # Erro relativo
ax1.set_xlabel('Tempo [s]')
ax1.set_ylabel('Velocidade da Gota [m/s]')
ax1.set_ylim(bottom=-0.5e-4,top=1.5e-4)
ax1.ticklabel_format(axis="y", style="sci", scilimits=(0,0))
ax1.set_title("Evolução Velocidade da Gota")
ax1.grid(linestyle='-.')
# ax1.legend([l11,l12],['Solução Numérica','Solução Analítica - $v(t) = v_0 \cdot \exp^{-\dfrac{b}{m}t}$'])
ax2.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())
ax2.set_xlabel('Tempo [s]')
ax2.set_ylabel('Erro Relativo')
ax2.set_title("Solução Numérica vs Solução Analítica")
ax2.grid(linestyle='-.')
plt.show(fig)
widgets.interact(plot_2_2, v_0=widgets.FloatSlider(min=0,max=10e-5,step=1e-5,readout_format='.1e'), dt=widgets.FloatSlider(min=5e-7,max=10e-7,step=1e-7,readout_format='.1e'))
谢谢，感谢帮助。
首先，感谢您提供完整的可运行示例（带导入！）
我认为这可能与浮动小部件可以支持的最小值或步长有关。
尝试移动此小部件，我无法更改它：
widgets.FloatSlider(min=5e-7,max=10e-7,step=1e-7,readout_format='.1e')
我想知道这是否仅仅是由于浮点数将小数舍入为零。
我尝试将输入作为整数，并在代码主体中应用比例因子，它似乎工作正常。这可以作为替代方案吗：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import ipywidgets as widgets
import matplotlib.ticker as mtick
def plot_2_2(v_0=0,dt=7e-7):
dt = dt/10_000_000
D = 1.5e-6 # diâmetro da gota de óleo [m]
rho = 840 # densidade do líquido [kg/m^3]
g = 9.8 # aceleração da gravidade [m/s^2]
V = np.pi/6*D**3 # volume da gota [m^3]
m = rho*V # massa da partícula [kg]
beta = 1.6e-4 # viscosidade dinâmica do ar [kg/ms]
b = beta*D # coeficiente de atrito linear [kg/s]
t_0 = 0 # tempo [s]
v_0 = v_0 # velocidade inicial da gota [m/s]
n_i = 0 # número de iterações
dt = dt # intervalo de tempo entre iterações [s]
fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=[14,8])
spec = gridspec.GridSpec(ncols=1,nrows=2,figure=fig)
ax1 = fig.add_subplot(spec[0,0])
ax2 = fig.add_subplot(spec[1,0])
t = np.array([t_0])
v = np.array([v_0])
while v[-1] < (1-1e-4)*m*g/b or n_i < 100:
t = np.append(t,t[-1]+dt) # Passo no tempo
v = np.append(v,v[-1]+(m*g-b*v[-1])*(dt)/m) # Cálculo da velocidade no tempo seguinte
n_i += 1 # Aumento do contador de iterações
l11, = ax1.plot(t,v,'r--') # Solução numérica
l12, = ax1.plot(t,v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t)),'kx') # Solução analítica
l2, = ax2.plot(t,100*abs(v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t))),'c--') # Erro relativo
ax1.set_xlabel('Tempo [s]')
ax1.set_ylabel('Velocidade da Gota [m/s]')
ax1.set_ylim(bottom=-0.5e-4,top=1.5e-4)
ax1.ticklabel_format(axis="y", style="sci", scilimits=(0,0))
ax1.set_title("Evolução Velocidade da Gota")
ax1.grid(linestyle='-.')
# ax1.legend([l11,l12],['Solução Numérica','Solução Analítica - $v(t) = v_0 \cdot \exp^{-\dfrac{b}{m}t}$'])
ax2.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())
ax2.set_xlabel('Tempo [s]')
ax2.set_ylabel('Erro Relativo')
ax2.set_title("Solução Numérica vs Solução Analítica")
ax2.grid(linestyle='-.')
plt.show(fig)
widgets.interact(plot_2_2, v_0=widgets.FloatSlider(min=0,max=10e-5,step=1e-5,readout_format='.1e'), dt=widgets.FloatSlider(min=5,max=10,step=1,readout_format='.1e'))
最近，我一直在尝试使用小部件与我的情节进行交互。我创建了一个函数，它接受两个参数来制作我的图，它完美地工作，根据给定参数的值生成不同的图。
但是，当我尝试为这些参数创建 FloatSlider 小部件时，只有其中一个有效。另一种“卡住”——我无法移动滑块 (here is a link of a GIF showing what happens when I try to move the cursor of the slider).
你们知道是什么导致了这个问题吗？
这是我使用的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import ipywidgets as widgets
import matplotlib.ticker as mtick
def plot_2_2(v_0=0,dt=7e-7):
D = 1.5e-6 # diâmetro da gota de óleo [m]
rho = 840 # densidade do líquido [kg/m^3]
g = 9.8 # aceleração da gravidade [m/s^2]
V = np.pi/6*D**3 # volume da gota [m^3]
m = rho*V # massa da partícula [kg]
beta = 1.6e-4 # viscosidade dinâmica do ar [kg/ms]
b = beta*D # coeficiente de atrito linear [kg/s]
t_0 = 0 # tempo [s]
v_0 = v_0 # velocidade inicial da gota [m/s]
n_i = 0 # número de iterações
dt = dt # intervalo de tempo entre iterações [s]
fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=[14,8])
spec = gridspec.GridSpec(ncols=1,nrows=2,figure=fig)
ax1 = fig.add_subplot(spec[0,0])
ax2 = fig.add_subplot(spec[1,0])
t = np.array([t_0])
v = np.array([v_0])
while v[-1] < (1-1e-4)*m*g/b or n_i < 100:
t = np.append(t,t[-1]+dt) # Passo no tempo
v = np.append(v,v[-1]+(m*g-b*v[-1])*(dt)/m) # Cálculo da velocidade no tempo seguinte
n_i += 1 # Aumento do contador de iterações
l11, = ax1.plot(t,v,'r--') # Solução numérica
l12, = ax1.plot(t,v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t)),'kx') # Solução analítica
l2, = ax2.plot(t,100*abs(v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t))),'c--') # Erro relativo
ax1.set_xlabel('Tempo [s]')
ax1.set_ylabel('Velocidade da Gota [m/s]')
ax1.set_ylim(bottom=-0.5e-4,top=1.5e-4)
ax1.ticklabel_format(axis="y", style="sci", scilimits=(0,0))
ax1.set_title("Evolução Velocidade da Gota")
ax1.grid(linestyle='-.')
# ax1.legend([l11,l12],['Solução Numérica','Solução Analítica - $v(t) = v_0 \cdot \exp^{-\dfrac{b}{m}t}$'])
ax2.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())
ax2.set_xlabel('Tempo [s]')
ax2.set_ylabel('Erro Relativo')
ax2.set_title("Solução Numérica vs Solução Analítica")
ax2.grid(linestyle='-.')
plt.show(fig)
widgets.interact(plot_2_2, v_0=widgets.FloatSlider(min=0,max=10e-5,step=1e-5,readout_format='.1e'), dt=widgets.FloatSlider(min=5e-7,max=10e-7,step=1e-7,readout_format='.1e'))
谢谢，感谢帮助。
首先，感谢您提供完整的可运行示例（带导入！）
我认为这可能与浮动小部件可以支持的最小值或步长有关。
尝试移动此小部件，我无法更改它：
widgets.FloatSlider(min=5e-7,max=10e-7,step=1e-7,readout_format='.1e')
我想知道这是否仅仅是由于浮点数将小数舍入为零。
我尝试将输入作为整数，并在代码主体中应用比例因子，它似乎工作正常。这可以作为替代方案吗：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import ipywidgets as widgets
import matplotlib.ticker as mtick
def plot_2_2(v_0=0,dt=7e-7):
dt = dt/10_000_000
D = 1.5e-6 # diâmetro da gota de óleo [m]
rho = 840 # densidade do líquido [kg/m^3]
g = 9.8 # aceleração da gravidade [m/s^2]
V = np.pi/6*D**3 # volume da gota [m^3]
m = rho*V # massa da partícula [kg]
beta = 1.6e-4 # viscosidade dinâmica do ar [kg/ms]
b = beta*D # coeficiente de atrito linear [kg/s]
t_0 = 0 # tempo [s]
v_0 = v_0 # velocidade inicial da gota [m/s]
n_i = 0 # número de iterações
dt = dt # intervalo de tempo entre iterações [s]
fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=[14,8])
spec = gridspec.GridSpec(ncols=1,nrows=2,figure=fig)
ax1 = fig.add_subplot(spec[0,0])
ax2 = fig.add_subplot(spec[1,0])
t = np.array([t_0])
v = np.array([v_0])
while v[-1] < (1-1e-4)*m*g/b or n_i < 100:
t = np.append(t,t[-1]+dt) # Passo no tempo
v = np.append(v,v[-1]+(m*g-b*v[-1])*(dt)/m) # Cálculo da velocidade no tempo seguinte
n_i += 1 # Aumento do contador de iterações
l11, = ax1.plot(t,v,'r--') # Solução numérica
l12, = ax1.plot(t,v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t)),'kx') # Solução analítica
l2, = ax2.plot(t,100*abs(v_0*np.exp(-b/m*t)-(-m*g/b)*(1-np.exp(-b/m*t))),'c--') # Erro relativo
ax1.set_xlabel('Tempo [s]')
ax1.set_ylabel('Velocidade da Gota [m/s]')
ax1.set_ylim(bottom=-0.5e-4,top=1.5e-4)
ax1.ticklabel_format(axis="y", style="sci", scilimits=(0,0))
ax1.set_title("Evolução Velocidade da Gota")
ax1.grid(linestyle='-.')
# ax1.legend([l11,l12],['Solução Numérica','Solução Analítica - $v(t) = v_0 \cdot \exp^{-\dfrac{b}{m}t}$'])
ax2.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())
ax2.set_xlabel('Tempo [s]')
ax2.set_ylabel('Erro Relativo')
ax2.set_title("Solução Numérica vs Solução Analítica")
ax2.grid(linestyle='-.')
plt.show(fig)
widgets.interact(plot_2_2, v_0=widgets.FloatSlider(min=0,max=10e-5,step=1e-5,readout_format='.1e'), dt=widgets.FloatSlider(min=5,max=10,step=1,readout_format='.1e'))