matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用
这篇文章主要介绍了matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
范围选区概述
范围选区是一种常见的对象选择方式,在一个子图中,可以在某一个轴方向上用鼠标选择起始范围的数据,这个特性可用来实现数据缩放(datazoom
)。在matplotlib
中的范围选区属于部件(widgets),matplotlib
中的部件都是中性(neutral )
的,即与具体后端实现无关。
范围选区具体实现定义为matplotlib.widgets.SpanSelector
类,继承关系为:Widget->AxesWidget->_SelectorWidget->SpanSelector
。
SpanSelector
类的签名为class matplotlib.widgets.SpanSelector(ax, onselect, direction, minspan=None, useblit=False, rectprops=None, onmove_callback=None, span_stays=False, button=None)
。
SpanSelector
类构造函数的参数为:
ax
:范围选区生效的子图,类型为matplotlib.axes.Axes
的实例。onselect
:范围选区完成后执行的回调函数,函数签名为def func(min, max)
,min
、max
的数据类型均为浮点数,表示选区在某个坐标轴方向上的最小值和最大值。direction
:范围选区的坐标轴方向,取值范围为{"horizontal", "vertical"}
,类型为字符串。minspan
:选区的最小范围,选区范围小于minspan
将不会触发onselect
。rectprops
:范围选区的外观的属性,默认值为None
。span_stays
:布尔值,是否在鼠标释放后仍然保留选区,默认值为False
。onmove_callback
:当选区确定后移动鼠标触发的回调函数,函数签名为def func(min, max)
,min
、max
的数据类型均为浮点数,默认值为None
。
SpanSelector
类中的state_modifier_keys
公有变量 state_modifier_keys
定义了操作快捷键,类型为字典。
案例:范围选取基本实现
官方案例一,范围选区基本实现。
案例说明
单击鼠标拖动到适当位置释放鼠标形成范围选区,选区为透明度0.5蓝色,控制台输出选区在横坐标轴上的最大、最小坐标。
控制台输出:
1.569758064516129 2.0044354838709677
案例代码
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.widgets as mwidgets fig, ax = plt.subplots() ax.plot([ 1 , 2 , 3 ], [ 10 , 50 , 100 ]) def onselect(vmin, vmax): print (vmin, vmax) rectprops = dict (facecolor = 'blue' , alpha = 0.5 ) span = mwidgets.SpanSelector(ax, onselect, 'horizontal' ,span_stays = True , rectprops = rectprops) plt.show() |
案例:数据缩放功能
官方案例,https://matplotlib.org/gallery/widgets/span_selector.html
案例说明
在上方子图单击鼠标拖动到适当位置释放鼠标形成范围选区,选区为红色,下方子图重绘为选定区域内数据系列,起到了数据放大的效果。
案例代码
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 | import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import SpanSelector # Fixing random state for reproducibility np.random.seed( 19680801 ) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( 2 , figsize = ( 8 , 6 )) ax1. set (facecolor = '#FFFFCC' ) x = np.arange( 0.0 , 5.0 , 0.01 ) y = np.sin( 2 * np.pi * x) + 0.5 * np.random.randn( len (x)) ax1.plot(x, y, '-' ) ax1.set_ylim( - 2 , 2 ) ax1.set_title( 'Press left mouse button and drag to test' ) ax2. set (facecolor = '#FFFFCC' ) line2, = ax2.plot(x, y, '-' ) def onselect(xmin, xmax): indmin, indmax = np.searchsorted(x, (xmin, xmax)) indmax = min ( len (x) - 1 , indmax) thisx = x[indmin:indmax] thisy = y[indmin:indmax] line2.set_data(thisx, thisy) ax2.set_xlim(thisx[ 0 ], thisx[ - 1 ]) ax2.set_ylim(thisy. min (), thisy. max ()) fig.canvas.draw() span = SpanSelector(ax1, onselect, 'horizontal' , useblit = True , span_stays = True , rectprops = dict (alpha = 0.5 , facecolor = 'red' )) # Set useblit=True on most backends for enhanced performance. plt.show() |
到此这篇关于matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用的文章就介绍到这了