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python中matplotlib實(shí)現(xiàn)隨鼠標(biāo)滑動自動標(biāo)注代碼

瀏覽:184日期:2022-07-29 10:31:58

Python+matplotlib進(jìn)行鼠標(biāo)交互,實(shí)現(xiàn)動態(tài)標(biāo)注,數(shù)據(jù)可視化顯示,鼠標(biāo)劃過時畫一條豎線并使用標(biāo)簽來顯示當(dāng)前值。

Python3.6.5,代碼示例:

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef Show(y):#參數(shù)為一個listlen_y = len(y)x = range(len_y)_y = [y[-1]]*len_yfig = plt.figure(figsize=(960/72,360/72))ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)ax1.plot(x, y, color=’blue’)line_x = ax1.plot(x, _y, color=’skyblue’)[0]line_y = ax1.axvline(x=len_y-1, color=’skyblue’)ax1.set_title(’aaa’)#標(biāo)簽text0 = plt.text(len_y-1,y[-1],str(y[-1]),fontsize = 10)def scroll(event):axtemp=event.inaxesx_min, x_max = axtemp.get_xlim()fanwei_x = (x_max - x_min) / 10if event.button == ’up’:axtemp.set(xlim=(x_min + fanwei_x, x_max - fanwei_x))elif event.button == ’down’:axtemp.set(xlim=(x_min - fanwei_x, x_max + fanwei_x))fig.canvas.draw_idle() #這個函數(shù)實(shí)時更新圖片的顯示內(nèi)容def motion(event):try:temp = y[int(np.round(event.xdata))]for i in range(len_y):_y[i] = templine_x.set_ydata(_y)line_y.set_xdata(event.xdata)######text0.set_position((event.xdata, temp))text0.set_text(str(temp))fig.canvas.draw_idle() # 繪圖動作實(shí)時反映在圖像上except:passfig.canvas.mpl_connect(’scroll_event’, scroll)fig.canvas.mpl_connect(’motion_notify_event’, motion)plt.show()

效果演示:

python中matplotlib實(shí)現(xiàn)隨鼠標(biāo)滑動自動標(biāo)注代碼

補(bǔ)充知識:matplotlib獲取鼠標(biāo)所在位置的axes

手頭的項(xiàng)目遇到一個問題,如何獲取鼠標(biāo)所在位置的axes對應(yīng)的obspy.core.trace。在繪制axes時,我設(shè)置了一個數(shù)組用來保存每一個trace所對應(yīng)的axes,這樣比較方便繪制標(biāo)簽。但我的項(xiàng)目需要對繪制的圖像做放大縮小以及拖拽,這需要我單獨(dú)對一個axes來進(jìn)行相應(yīng)的操作。那么如何通過axes來獲得對應(yīng)的trace呢?我想了這幾個辦法:

1.設(shè)置一個hash表,記錄每一個axes與trace的對應(yīng)情況,通過鼠標(biāo)操作傳入的event,可以得到當(dāng)前axes的引用地址,以這個引用地址作為關(guān)鍵字查找hash表,獲取對應(yīng)trace。

2.通過axes引用地址定位到mpl的axes數(shù)組,通過axes數(shù)組的下標(biāo)來訪問繪制時設(shè)置的數(shù)組獲得trace。

3.獲取axes.label的內(nèi)容,作為關(guān)鍵字去遍歷obspy.core.stream,獲取trace。

4.通過event獲取鼠標(biāo)位置,在結(jié)合畫布大小通過計算得到數(shù)組下標(biāo),在訪問繪制時設(shè)置的數(shù)組可以得到trace

前三種方法都不能保證一定能獲取到trace,并且有出錯的風(fēng)險,但是如果可以實(shí)現(xiàn),可靠性是大于最后一種,但是最后一種實(shí)現(xiàn)起來是最簡單的,明天我再思考如何通過matplotlib的鼠標(biāo)事件來獲取對應(yīng)的trace

后來發(fā)現(xiàn),可以采用第三種方法。訪問event.inaxes來獲得

以上這篇python中matplotlib實(shí)現(xiàn)隨鼠標(biāo)滑動自動標(biāo)注代碼就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標(biāo)簽: Python 編程
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