matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用_Python

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)，min、max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onselect。rectprops：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)，min、max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()

到此这篇关于matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib 范围选区内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

原文链接：https://blog.csdn.net/mighty13/article/details/113401266

matplotlib 范围选区(SpanSelector)的使用

范围选区概述

案例：范围选取基本实现

案例：数据缩放功能

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