Взаимодействующая визуализация данных с использованием Python Matplotlib

Введение

В этом практическом занятии вы научитесь взаимодействовать с данными на нескольких канвасах. Выделив точку на одной оси, вы получите данные этой точки на другой оси. В этом практическом занятии мы будем использовать Python Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт библиотек

Начнем с импорта необходимых библиотек.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Генерация данных

Мы сгенерируем случайные данные с использованием NumPy.

np.random.seed(19680801)
X = np.random.rand(100, 200)
xs = np.mean(X, axis=1)
ys = np.std(X, axis=1)

Создание фигуры и осей

Мы создадим фигуру с двумя осями.

fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1)

Построение графика данных

Мы построим сгенерированные данные на первой оси.

line, = ax.plot(xs, ys, 'o', picker=True, pickradius=5)

Создание класса для браузера точек

Мы создадим класс для обработки функциональности браузера точек.

class PointBrowser:
    def __init__(self):
        self.lastind = 0

        self.text = ax.text(0.05, 0.95, 'selected: none',
                            transform=ax.transAxes, va='top')
        self.selected, = ax.plot([xs[0]], [ys[0]], 'o', ms=12, alpha=0.4,
                                 color='yellow', visible=False)

    def on_press(self, event):
        if self.lastind is None:
            return
        if event.key not in ('n', 'p'):
            return
        if event.key == 'n':
            inc = 1
        else:
            inc = -1

        self.lastind += inc
        self.lastind = np.clip(self.lastind, 0, len(xs) - 1)
        self.update()

    def on_pick(self, event):

        if event.artist!= line:
            return True

        N = len(event.ind)
        if not N:
            return True

        ## the click locations
        x = event.mouseevent.xdata
        y = event.mouseevent.ydata

        distances = np.hypot(x - xs[event.ind], y - ys[event.ind])
        indmin = distances.argmin()
        dataind = event.ind[indmin]

        self.lastind = dataind
        self.update()

    def update(self):
        if self.lastind is None:
            return

        dataind = self.lastind

        ax2.clear()
        ax2.plot(X[dataind])

        ax2.text(0.05, 0.9, f'mu={xs[dataind]:1.3f}\nsigma={ys[dataind]:1.3f}',
                 transform=ax2.transAxes, va='top')
        ax2.set_ylim(-0.5, 1.5)
        self.selected.set_visible(True)
        self.selected.set_data(xs[dataind], ys[dataind])

        self.text.set_text('selected: %d' % dataind)
        fig.canvas.draw()

Подключение обработчиков событий

Мы подключим обработчики событий к холсту фигуры.

browser = PointBrowser()

fig.canvas.mpl_connect('pick_event', browser.on_pick)
fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', browser.on_press)

Отображение графика

Мы отобразим график.

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как взаимодействовать с данными на нескольких холстах с использованием Python Matplotlib. Мы создали класс для обработки функциональности браузера точек и подключили обработчики событий к холсту фигуры, чтобы обеспечить интерактивность.