python中matplotlib實現(xiàn)隨鼠標滑動自動標注代碼

更新時間：2020年04月23日 11:23:31 作者：qq_38778838

這篇文章主要介紹了python中matplotlib實現(xiàn)隨鼠標滑動自動標注代碼，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

Python+matplotlib進行鼠標交互，實現(xiàn)動態(tài)標注，數(shù)據(jù)可視化顯示，鼠標劃過時畫一條豎線并使用標簽來顯示當前值。

Python3.6.5，代碼示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
	
def Show(y):
	#參數(shù)為一個list
	
	len_y = len(y)
	x = range(len_y)
	_y = [y[-1]]*len_y
	
	fig = 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')
	#標簽
	text0 = plt.text(len_y-1,y[-1],str(y[-1]),fontsize = 10)
	
	def scroll(event):
		axtemp=event.inaxes
		x_min, x_max = axtemp.get_xlim()
		fanwei_x = (x_max - x_min) / 10
		if 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] = temp
			line_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() # 繪圖動作實時反映在圖像上
		except:
			pass

	fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', scroll)
	fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', motion)
	
	plt.show()

效果演示：

補充知識：matplotlib獲取鼠標所在位置的axes

手頭的項目遇到一個問題，如何獲取鼠標所在位置的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簽。但我的項目需要對繪制的圖像做放大縮小以及拖拽，這需要我單獨對一個axes來進行相應(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，通過鼠標操作傳入的event，可以得到當前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獲取鼠標位置，在結(jié)合畫布大小通過計算得到數(shù)組下標，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，但是如果可以實現(xiàn)，可靠性是大于最后一種，但是最后一種實現(xiàn)起來是最簡單的，明天我再思考如何通過matplotlib的鼠標事件來獲取對應(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實現(xiàn)隨鼠標滑動自動標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腳本之家。

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