Курсор в виде креста для Matplotlib

MatplotlibMatplotlibBeginner
Практиковаться сейчас

This tutorial is from open-source community. Access the source code

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

Matplotlib - это популярная библиотека визуализации данных, которая предоставляет широкий спектр инструментов для создания визуализаций на Python. Одной из интересных особенностей Matplotlib является возможность добавления курсора крест-накрест к графику. В этом практическом занятии вы научитесь добавлять курсор крест-накрест к графику Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

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

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Простой курсор

Первым шагом является добавление простого курсора к графику Matplotlib. Этот курсор будет отображать значения x и y текущей позиции мыши.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.backend_bases import MouseEvent

class Cursor:
    """
    Курсор в виде креста.
    """
    def __init__(self, ax):
        self.ax = ax
        self.horizontal_line = ax.axhline(color='k', lw=0.8, ls='--')
        self.vertical_line = ax.axvline(color='k', lw=0.8, ls='--')
        ## расположение текста в координатах осей
        self.text = ax.text(0.72, 0.9, '', transform=ax.transAxes)

    def set_cross_hair_visible(self, visible):
        need_redraw = self.horizontal_line.get_visible()!= visible
        self.horizontal_line.set_visible(visible)
        self.vertical_line.set_visible(visible)
        self.text.set_visible(visible)
        return need_redraw

    def on_mouse_move(self, event):
        if not event.inaxes:
            need_redraw = self.set_cross_hair_visible(False)
            if need_redraw:
                self.ax.figure.canvas.draw()
        else:
            self.set_cross_hair_visible(True)
            x, y = event.xdata, event.ydata
            ## обновление позиций линий
            self.horizontal_line.set_ydata([y])
            self.vertical_line.set_xdata([x])
            self.text.set_text(f'x={x:1.2f}, y={y:1.2f}')
            self.ax.figure.canvas.draw()

x = np.arange(0, 1, 0.01)
y = np.sin(2 * 2 * np.pi * x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Simple cursor')
ax.plot(x, y, 'o')
cursor = Cursor(ax)
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', cursor.on_mouse_move)

plt.show()

Быстрый курсор с использованием blitting

Курсор, созданный на предыдущем шаге, немного медленный, потому что он перерисовывает фигуру при каждом движении мыши. В этом шаге мы создадим курсор, который использует blitting для более быстрой отрисовки.

class BlittedCursor:
    """
    Курсор в виде креста, использующий blitting для более быстрой перерисовки.
    """
    def __init__(self, ax):
        self.ax = ax
        self.background = None
        self.horizontal_line = ax.axhline(color='k', lw=0.8, ls='--')
        self.vertical_line = ax.axvline(color='k', lw=0.8, ls='--')
        ## расположение текста в координатах осей
        self.text = ax.text(0.72, 0.9, '', transform=ax.transAxes)
        self._creating_background = False
        ax.figure.canvas.mpl_connect('draw_event', self.on_draw)

    def on_draw(self, event):
        self.create_new_background()

    def set_cross_hair_visible(self, visible):
        need_redraw = self.horizontal_line.get_visible()!= visible
        self.horizontal_line.set_visible(visible)
        self.vertical_line.set_visible(visible)
        self.text.set_visible(visible)
        return need_redraw

    def create_new_background(self):
        if self._creating_background:
            ## игнорируем вызовы, инициированные изнутри этой функции
            return
        self._creating_background = True
        self.set_cross_hair_visible(False)
        self.ax.figure.canvas.draw()
        self.background = self.ax.figure.canvas.copy_from_bbox(self.ax.bbox)
        self.set_cross_hair_visible(True)
        self._creating_background = False

    def on_mouse_move(self, event):
        if self.background is None:
            self.create_new_background()
        if not event.inaxes:
            need_redraw = self.set_cross_hair_visible(False)
            if need_redraw:
                self.ax.figure.canvas.restore_region(self.background)
                self.ax.figure.canvas.blit(self.ax.bbox)
        else:
            self.set_cross_hair_visible(True)
            ## обновление позиций линий
            x, y = event.xdata, event.ydata
            self.horizontal_line.set_ydata([y])
            self.vertical_line.set_xdata([x])
            self.text.set_text(f'x={x:1.2f}, y={y:1.2f}')

            self.ax.figure.canvas.restore_region(self.background)
            self.ax.draw_artist(self.horizontal_line)
            self.ax.draw_artist(self.vertical_line)
            self.ax.draw_artist(self.text)
            self.ax.figure.canvas.blit(self.ax.bbox)

x = np.arange(0, 1, 0.01)
y = np.sin(2 * 2 * np.pi * x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Blitted cursor')
ax.plot(x, y, 'o')
blitted_cursor = BlittedCursor(ax)
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', blitted_cursor.on_mouse_move)

plt.show()

Снапшот к точкам данных

Курсор, созданный на предыдущем шаге, по-прежнему немного медленный, потому что он обновляет позицию курсора при каждом движении мыши. В этом шаге мы создадим курсор, который будет "заклинивать" на точки данных объекта Line2D.

class SnappingCursor:
    """
    Курсор в виде креста, который "заклинивается" на точку данных линии,
    которая находится наиболее близко к *x*-позиции курсора.

    Для простоты предполагается, что значения *x* данных отсортированы.
    """
    def __init__(self, ax, line):
        self.ax = ax
        self.horizontal_line = ax.axhline(color='k', lw=0.8, ls='--')
        self.vertical_line = ax.axvline(color='k', lw=0.8, ls='--')
        self.x, self.y = line.get_data()
        self._last_index = None
        ## расположение текста в координатах осей
        self.text = ax.text(0.72, 0.9, '', transform=ax.transAxes)

    def set_cross_hair_visible(self, visible):
        need_redraw = self.horizontal_line.get_visible()!= visible
        self.horizontal_line.set_visible(visible)
        self.vertical_line.set_visible(visible)
        self.text.set_visible(visible)
        return need_redraw

    def on_mouse_move(self, event):
        if not event.inaxes:
            self._last_index = None
            need_redraw = self.set_cross_hair_visible(False)
            if need_redraw:
                self.ax.figure.canvas.draw()
        else:
            self.set_cross_hair_visible(True)
            x, y = event.xdata, event.ydata
            index = min(np.searchsorted(self.x, x), len(self.x) - 1)
            if index == self._last_index:
                return  ## все еще на той же точке данных. Ничего не нужно делать.
            self._last_index = index
            x = self.x[index]
            y = self.y[index]
            ## обновление позиций линий
            self.horizontal_line.set_ydata([y])
            self.vertical_line.set_xdata([x])
            self.text.set_text(f'x={x:1.2f}, y={y:1.2f}')
            self.ax.figure.canvas.draw()

x = np.arange(0, 1, 0.01)
y = np.sin(2 * 2 * np.pi * x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Snapping cursor')
line, = ax.plot(x, y, 'o')
snap_cursor = SnappingCursor(ax, line)
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', snap_cursor.on_mouse_move)

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии вы узнали, как добавить курсор в виде креста к графику Matplotlib. Вы создали простой курсор, курсор, использующий blitting для более быстрой отрисовки, и курсор, который "заклинивается" на точки данных объекта Line2D. Эти курсоры могут быть полезны для исследования данных и получения инсайтов из визуализаций.