matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用

(编辑:jimmy 日期: 2024/12/25 浏览:2)

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)minmax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onselectrectprops: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)minmax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

matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用

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

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

matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用

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

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()