matplotlib 范圍選區(qū)(SpanSelector)的使用
范圍選區(qū)概述
范圍選區(qū)是一種常見(jiàn)的對(duì)象選擇方式,在一個(gè)子圖中,可以在某一個(gè)軸方向上用鼠標(biāo)選擇起始范圍的數(shù)據(jù),這個(gè)特性可用來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)縮放(datazoom)。在matplotlib中的范圍選區(qū)屬于部件(widgets),matplotlib中的部件都是中性(neutral )的,即與具體后端實(shí)現(xiàn)無(wú)關(guān)。
范圍選區(qū)具體實(shí)現(xiàn)定義為matplotlib.widgets.SpanSelector類(lèi),繼承關(guān)系為:Widget->AxesWidget->_SelectorWidget->SpanSelector。
SpanSelector類(lèi)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(lèi)構(gòu)造函數(shù)的參數(shù)為:
ax:范圍選區(qū)生效的子圖,類(lèi)型為matplotlib.axes.Axes的實(shí)例。onselect:范圍選區(qū)完成后執(zhí)行的回調(diào)函數(shù),函數(shù)簽名為def func(min, max),min、max的數(shù)據(jù)類(lèi)型均為浮點(diǎn)數(shù),表示選區(qū)在某個(gè)坐標(biāo)軸方向上的最小值和最大值。direction:范圍選區(qū)的坐標(biāo)軸方向,取值范圍為{"horizontal", "vertical"},類(lèi)型為字符串。minspan:選區(qū)的最小范圍,選區(qū)范圍小于minspan將不會(huì)觸發(fā)onselect。rectprops:范圍選區(qū)的外觀的屬性,默認(rèn)值為None。span_stays:布爾值,是否在鼠標(biāo)釋放后仍然保留選區(qū),默認(rèn)值為False。onmove_callback:當(dāng)選區(qū)確定后移動(dòng)鼠標(biāo)觸發(fā)的回調(diào)函數(shù),函數(shù)簽名為def func(min, max),min、max的數(shù)據(jù)類(lèi)型均為浮點(diǎn)數(shù),默認(rèn)值為None。
SpanSelector類(lèi)中的state_modifier_keys公有變量 state_modifier_keys定義了操作快捷鍵,類(lèi)型為字典。
案例:范圍選取基本實(shí)現(xiàn)
官方案例一,范圍選區(qū)基本實(shí)現(xiàn)。
案例說(shuō)明

單擊鼠標(biāo)拖動(dòng)到適當(dāng)位置釋放鼠標(biāo)形成范圍選區(qū),選區(qū)為透明度0.5藍(lán)色,控制臺(tái)輸出選區(qū)在橫坐標(biāo)軸上的最大、最小坐標(biāo)。
控制臺(tái)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(shù)據(jù)縮放功能
官方案例,https://matplotlib.org/gallery/widgets/span_selector.html
案例說(shuō)明

在上方子圖單擊鼠標(biāo)拖動(dòng)到適當(dāng)位置釋放鼠標(biāo)形成范圍選區(qū),選區(qū)為紅色,下方子圖重繪為選定區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)系列,起到了數(shù)據(jù)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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