matplotlib 范圍選區(SpanSelector)的使用
范圍選區概述
范圍選區是一種常見的對象選擇方式,在一個子圖中,可以在某一個軸方向上用鼠標選擇起始范圍的數據,這個特性可用來實現數據縮放(datazoom
)。在matplotlib
中的范圍選區屬於部件(widgets),matplotlib
中的部件都是中性(neutral )
的,即與具體後端實現無關。
范圍選區具體實現定義為matplotlib.widgets.SpanSelector
類,繼承關系為:Widget->AxesWidget->_SelectorWidget->SpanSelector
。
SpanSelector
類的簽名為class matplotlib.widgets.SpanSelector(ax, onselect, direction, minspan=None, useblit=False, rectprops=None, onmove_callback=None, span_stays=False, button=None)
。
SpanSelector
類構造函數的參數為:
ax
:范圍選區生效的子圖,類型為matplotlib.axes.Axes
的實例。onselect
:范圍選區完成後執行的回調函數,函數簽名為def func(min, max)
,min
、max
的數據類型均為浮點數,表示選區在某個坐標軸方向上的最小值和最大值。direction
:范圍選區的坐標軸方向,取值范圍為{"horizontal", "vertical"}
,類型為字符串。minspan
:選區的最小范圍,選區范圍小於minspan
將不會觸發onselect
。rectprops
:范圍選區的外觀的屬性,默認值為None
。span_stays
:佈爾值,是否在鼠標釋放後仍然保留選區,默認值為False
。onmove_callback
:當選區確定後移動鼠標觸發的回調函數,函數簽名為def func(min, max)
,min
、max
的數據類型均為浮點數,默認值為None
。
SpanSelector
類中的state_modifier_keys
公有變量 state_modifier_keys
定義瞭操作快捷鍵,類型為字典。
案例:范圍選取基本實現
官方案例一,范圍選區基本實現。
案例說明
單擊鼠標拖動到適當位置釋放鼠標形成范圍選區,選區為透明度0.5藍色,控制臺輸出選區在橫坐標軸上的最大、最小坐標。
控制臺輸出:
1.569758064516129 2.0044354838709677
案例代碼
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:數據縮放功能
官方案例,https://matplotlib.org/gallery/widgets/span_selector.html
案例說明
在上方子圖單擊鼠標拖動到適當位置釋放鼠標形成范圍選區,選區為紅色,下方子圖重繪為選定區域內數據系列,起到瞭數據放大的效果。
案例代碼
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()
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