pytho matplotlib工具栏源码探析一之禁用工具栏、默认工具栏和工具栏管理器三种模式的差异

时间：2021-03-18 python教程查看: 906

使用matplotlib绘图时，在弹出的窗口中默认是有工具栏的，那么这些工具栏是如何定义的呢？

工具栏的三种模式

matplotlib的基础配置由运行时参数（rcParams）控制，导入matplotlib时，加载matplotlibrc文件生成默认运行时参数。
查看matplotlibrc文件可知#toolbar: toolbar2 # {None, toolbar2, toolmanager}，即工具栏有三种模式None、toolbar2和toolmanager，其中默认模式为toolbar2。

工具栏模式切换

通过类似语句plt.rcParams['toolbar'] = 'None'可控制工具栏的模式。
需要注意的是plt.rcParams['toolbar'] = 'None'应当放置在图像实例化之前。

None模式：禁用工具栏。
plt.rcParams['toolbar'] = 'None'

toolbar2模式：默认工具栏布局。
plt.rcParams['toolbar'] = 'toolbar2'

toolmanager模式：工具栏布局模式与toolbar2模式稍有不同。
plt.rcParams['toolbar'] = 'toolmanager'

工具栏模式切换原理

和工具栏相关的模块有：

matplotlib.backend_bases
matplotlib.backend_managers
matplotlib.backend_tools
matplotlib.backends

工具栏最终依靠后端实现，不同的后端具体实现会有一些差异，我选择的后端是Pyqt5，通过查看模块matplotlib.backends.backend_qt5源码可知，matplotlib在利用后端生成窗口时根据rcParams['toolbar']的值选择不同的工具栏构造方式。

def _get_toolbar(self, canvas, parent):
  # must be inited after the window, drawingArea and figure
  # attrs are set
  if matplotlib.rcParams['toolbar'] == 'toolbar2':
    toolbar = NavigationToolbar2QT(canvas, parent, True)
  elif matplotlib.rcParams['toolbar'] == 'toolmanager':
    toolbar = ToolbarQt(self.toolmanager, self.window)
  else:
    toolbar = None
  return toolbar

默认模式（toolbar2）原理

与该模式相关的重要定义有：

matplotlib.backend_bases.NavigationToolbar2(canvas)类：默认的toolbar2模式工具栏的基类，后端需要通过canvas对象处理工具栏按钮事件、覆盖构造方法初始化工具栏、覆盖save_figure()等方法。
matplotlib.backends.backend_qt5.NavigationToolbar2QT(NavigationToolbar2, QtWidgets.QToolBar)类：定义了QT后端默认模式工具栏的具体实现。
matplotlib.backend_bases.FigureCanvasBase类：canvas对象的基类，通过toolbar属性与工具栏进行连接。
matplotlib.backend_bases.NavigationToolbar2(canvas).toolitems属性：定义了默认模式工具栏工具项列表。

案例：验证默认模式工具栏布局

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.gcf()
toolbar = fig.canvas.manager.toolbar
print(toolbar.toolitems)

输出：

[('Home', 'Reset original view', 'home', 'home'),
('Back', 'Back to previous view', 'back', 'back'),
('Forward', 'Forward to next view', 'forward', 'forward'),
(None, None, None, None),
('Pan', 'Left button pans, Right button zooms\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect', 'move', 'pan'),
('Zoom', 'Zoom to rectangle\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect', 'zoom_to_rect', 'zoom'),
('Subplots', 'Configure subplots', 'subplots', 'configure_subplots'),
('Customize', 'Edit axis, curve and image parameters', 'qt4_editor_options', 'edit_parameters'),
(None, None, None, None),
('Save', 'Save the figure', 'filesave', 'save_figure')]

根据源码可知，列表中每个元组为工具项定义，元组的四个元素分别表示按钮名称、按钮提示文本、按钮图像、按钮对应方法。

# list of toolitems to add to the toolbar, format is:
# (
#  text, # the text of the button (often not visible to users)
#  tooltip_text, # the tooltip shown on hover (where possible)
#  image_file, # name of the image for the button (without the extension)
#  name_of_method, # name of the method in NavigationToolbar2 to call
# )

工具栏管理器模式（toolmanager）原理

与该模式相关的重要定义有：

matplotlib.backend_bases.ToolContainerBase(toolmanager)类：工具栏容器的基类，定义了工具栏编辑的方法。构造函数参数为toolmanager，表示工具栏容器容纳的工具栏。
matplotlib.backend_managers.ToolManager(figure=None)类：管理用户触发工具栏工具项按钮而产生的动作。
matplotlib.backend_tools.ToolBase类：所有工具栏工具项的基类，所有工具项均由matplotlib.backend_managers.ToolManager实例化。
matplotlib.backend_tools.default_tools变量：字典类型，实例化基于matplotlib.backend_tools.ToolBase类定义的内置工具项。
matplotlib.backend_tools.default_toolbar_tools变量：嵌套列表，以类似格式[[分组1, [工具1, 工具2 ...]], [分组2, [...]]]定义工具栏布局。
matplotlib.backend_tools.add_tools_to_container函数：设置toolbarmanager模式默认工具栏。

案例：验证工具栏管理器模式工具栏布局

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['toolbar'] = 'toolmanager'
fig=plt.gcf()
toolbar= fig.canvas.manager.toolbar
print(toolbar._toolitems)

输出：

{'home': [(, .handler at 0x00000289EB0BC510>)],
'back': [(, .handler at 0x00000289EB0BC598>)],
'forward': [(, .handler at 0x00000289EB0BC620>)],
'pan': [(, .handler at 0x00000289EB0BC6A8>)],
'zoom': [(, .handler at 0x00000289EB0BC7B8>)],
'subplots': [(, .handler at 0x00000289EB0BC8C8>)],
'save': [(, .handler at 0x00000289EB0BC950>)],
'help': [(, .handler at 0x00000289EB0BC9D8>)]}

到此这篇关于pytho matplotlib工具栏源码探析一之禁用工具栏、默认工具栏和工具栏管理器三种模式的差异的文章就介绍到这了,更多相关pytho matplotlib工具栏内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！

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