如何在matplotlib中利用mpldatacursor实现一个交互式数据光标

发布时间:2021-02-04 15:28:58 作者:Leah
来源:亿速云 阅读:311

如何在matplotlib中利用mpldatacursor实现一个交互式数据光标?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

简介

mpldatacursor包可以为matplotlib提供交互式的数据光标(弹出式注释框)。
它的典型功能是:

如何在matplotlib中利用mpldatacursor实现一个交互式数据光标 

安装

如果matplotlib版本低于3.3可以直接使用pip安装

pip install mpldatacursor

如果matplotlib版本高于3.3,虽然pip安装成功,但是运行案例时会出现AttributeError: 'ScalarFormatter' object has no attribute 'pprint_val'错误。

通过查看源码可知:

try:
  # Again, older versions of mpl
  return formatter.pprint_val(x)
except AttributeError:
  # 3.3.0 or later
  return formatter.format_data_short(x)

通过分析,预计是因为使用了国内pip源,mpldatacursor包还未修复该问题(pip 安装的 mpldatacursor包版本号是0.7.1)。

因此,建议到https://github.com/joferkington/mpldatacursor

下载源码,进行源码安装(源码安装的 mpldatacursor包版本号是0.7.dev0)。

python setup.py install

基本应用(官方实例)解析

应用流程

mpldatacursor包基本应用方式比较简单:

 包结构

查看源码可知,mpldatacursor包的结构如下:

mpldatacursor
   convenience.py
   datacursor.py
   pick_info.py
   __init__.py

datacursor函数定义在convenience.py中,datacursor函数的返回值是DataCursor类实例。
DataCursor类定义在datacursor.py中。
pick_info.py定义了一系列和弹出文本框相关的函数,供DataCursor类调用。

datacursor函数定义

datacursor函数定义可知:

def datacursor(artists=None, axes=None, **kwargs):
  """
  Create an interactive data cursor for the specified artists or specified
  axes. The data cursor displays information about a selected artist in a
  "popup" annotation box.

  If a specific sequence of artists is given, only the specified artists will
  be interactively selectable. Otherwise, all manually-plotted artists in
  *axes* will be used (*axes* defaults to all axes in all figures).

  Parameters
  -----------
  artists : a matplotlib artist or sequence of artists, optional
    The artists to make selectable and display information for. If this is
    not specified, then all manually plotted artists in `axes` will be
    used.
  axes : a matplotlib axes of sequence of axes, optional
    The axes to selected artists from if a sequence of artists is not
    specified. If `axes` is not specified, then all available axes in all
    figures will be used.
  tolerance : number, optional
    The radius (in points) that the mouse click must be within to select
    the artist. Default: 5 points.
  formatter : callable, optional
    A function that accepts arbitrary kwargs and returns a string that will
    be displayed with annotate. Often, it is convienent to pass in the
    format method of a template string, e.g.
    ``formatter="{label}".format``.
    Keyword arguments passed in to the `formatter` function:
      `x`, `y` : floats
        The x and y data coordinates of the clicked point
      `event` : a matplotlib ``PickEvent``
        The pick event that was fired (note that the selected
        artist can be accessed through ``event.artist``).
      `label` : string or None
        The legend label of the selected artist.
      `ind` : list of ints or None
        If the artist has "subitems" (e.g. points in a scatter or
        line plot), this will be a list of the item(s) that were
        clicked on. If the artist does not have "subitems", this
        will be None. Note that this is always a list, even when
        a single item is selected.
    Some selected artists may supply additional keyword arguments that
    are not always present, for example:
      `z` : number
        The "z" (usually color or array) value, if present. For an
        ``AxesImage`` (as created by ``imshow``), this will be the
        uninterpolated array value at the point clicked. For a
        ``PathCollection`` (as created by ``scatter``) this will be the
        "c" value if an array was passed to "c".
      `i`, `j` : ints
        The row, column indicies of the selected point for an
        ``AxesImage`` (as created by ``imshow``)
      `s` : number
        The size of the selected item in a ``PathCollection`` if a size
        array is specified.
      `c` : number
        The array value displayed as color for a ``PathCollection``
        if a "c" array is specified (identical to "z").
      `point_label` : list
        If `point_labels` is given when the data cursor is initialized
        and the artist has "subitems", this will be a list of the items
        of `point_labels` that correspond to the selected artists.
        Note that this is always a list, even when a single artist is
        selected.
      `width`, `height`, `top`, `bottom` : numbers
        The parameters for ``Rectangle`` artists (e.g. bar plots).
  point_labels : sequence or dict, optional
    For artists with "subitems" (e.g. Line2D's), the item(s) of
    `point_labels` corresponding to the selected "subitems" of the artist
    will be passed into the formatter function as the "point_label" kwarg.
    If a single sequence is given, it will be used for all artists with
    "subitems". Alternatively, a dict of artist:sequence pairs may be given
    to match an artist to the correct series of point labels.
  display : {"one-per-axes", "single", "multiple"}, optional
    Controls whether more than one annotation box will be shown.
    Default: "one-per-axes"
  draggable : boolean, optional
    Controls whether or not the annotation box will be interactively
    draggable to a new location after being displayed. Defaults to False.
  hover : boolean, optional
    If True, the datacursor will "pop up" when the mouse hovers over an
    artist. Defaults to False. Enabling hover also sets
    `display="single"` and `draggable=False`.
  props_override : function, optional
    If specified, this function customizes the parameters passed into the
    formatter function and the x, y location that the datacursor "pop up"
    "points" to. This is often useful to make the annotation "point" to a
    specific side or corner of an artist, regardless of the position
    clicked. The function is passed the same kwargs as the `formatter`
    function and is expected to return a dict with at least the keys "x"
    and "y" (and probably several others).
    Expected call signature: `props_dict = props_override(**kwargs)`
  keybindings : boolean or dict, optional
    By default, the keys "d" and "t" will be bound to deleting/hiding all
    annotation boxes and toggling interactivity for datacursors,
    respectively. If keybindings is False, the ability to hide/toggle
    datacursors interactively will be disabled. Alternatively, a dict of
    the form {'hide':'somekey', 'toggle':'somekey'} may specified to
    customize the keyboard shortcuts.
  date_format : string, optional
    The strftime-style formatting string for dates. Used only if the x or y
    axes have been set to display dates. Defaults to "%x %X".
  display_button: int, optional
    The mouse button that will triggers displaying an annotation box.
    Defaults to 1, for left-clicking. (Common options are 1:left-click,
    2:middle-click, 3:right-click)
  hide_button: int or None, optional
    The mouse button that triggers hiding the selected annotation box.
    Defaults to 3, for right-clicking. (Common options are 1:left-click,
    2:middle-click, 3:right-click, None:hiding disabled)
  keep_inside : boolean, optional
    Whether or not to adjust the x,y offset to keep the text box inside the
    figure. This option has no effect on draggable datacursors. Defaults to
    True. Note: Currently disabled on OSX and NbAgg/notebook backends.
  **kwargs : additional keyword arguments, optional
    Additional keyword arguments are passed on to annotate.

  Returns
  -------
  dc : A ``mpldatacursor.DataCursor`` instance
  """

官方实例源码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor

data = np.outer(range(10), range(1, 5))

fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.set_title('Click somewhere on a line')

datacursor()

plt.show()

限定仅某数据元素使用交互式光标

本实例中,有两个数据元素(artist):line1line2datacursor(line1)函数提供了参数line1,因此只有line1可以使用交互式数据光标,line2则没有效果。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor
fig, ax = plt.subplots()
line1 = ax.plot([1,3])
line2 = ax.plot([1,2])
ax.set_title('Click somewhere on a line')
datacursor(line1)
plt.show()

如何在matplotlib中利用mpldatacursor实现一个交互式数据光标

其他官方实例功能概述

mpldatacursor提供了大量实际案例,详见https://github.com/joferkington/mpldatacursor/tree/master/examples。不再一一分析,仅简单说明功能。

看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注亿速云行业资讯频道,感谢您对亿速云的支持。

推荐阅读:
  1. 如何在python中利用matplotlib实现饼状图
  2. 如何在python中利用matplotlib绘制一个雷达图

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

matplotlib mpldatacursor

上一篇:如何在postgreSQL中利用pgAdmin备份服务器数据

下一篇:基于Fiddler如何实现修改接口返回数据进行测试

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》