| ... | ... | @@ -5,7 +5,7 @@ Correspond au code Chegodaiev.pi "version 0.2" ; le graphique "Tchegodaiev" es |
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Cette session "G" a été ajoutée pour permettre de manipuler les widgets sur un exemple simple, sans avoir à lire un fichier ni utiliser les rééchantillonnages (une difficulté à la fois...).
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On en profitera quand même pour ajouter une manipulation de variable globale, pour pouvoir changer la valeur d'une variable dans une fonction. Cela est à utiliser avec précaution toutefois...
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Il s'agit bien des widgets de matplotlib, ce qui peut rendre service en phase de test sans assurer un rendu parfait... mais en s'épargnant le recours à une bibliothèque d'interface (Tkinter, PyQT ou PySide...).
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Il existe des bibliothèques tierces avec des améliorations de ces widgets, signalée [dans la rubrique Third Party Packages de MatPlotLib]https://matplotlib.org/stable/thirdpartypackages/index.html ). Pour les curseurs, on trouve ainsi: mplcursors (interactive data cursors for Matplotlib), MplDataCursor ( toolkit to provide interactive "data cursors" (clickable annotation boxes) et mpl_interactions (easy to create interactive plots controlled by sliders and other widgets), non encore testées.
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Il existe des bibliothèques tierces avec des améliorations de ces widgets, signalée [dans la rubrique Third Party Packages de MatPlotLib](https://matplotlib.org/stable/thirdpartypackages/index.html ). Pour les curseurs, on trouve ainsi: mplcursors (interactive data cursors for Matplotlib), MplDataCursor ( toolkit to provide interactive "data cursors" (clickable annotation boxes) et mpl_interactions (easy to create interactive plots controlled by sliders and other widgets), non encore testées.
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On signale ici qu'il existe aussi une bibliothèque iPython pour ajouter des widgets à un notebook Jupyter (non testé ici).
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