Matplotlib 窥视镜效果 | 数据可视化

简介

本实验将指导你使用 Matplotlib 中的鼠标事件创建一个视镜效果。此示例将允许你在一个圆形区域中检查数据，该区域可以通过点击和拖动来移动。

虚拟机提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到“笔记本”标签，以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

导入所需库

我们需要导入 Matplotlib 库、NumPy 库以及 Matplotlib 的补丁模块。我们将使用这些库来创建视镜效果。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as patches

生成随机数据

我们将使用 NumPy 生成两组随机数据。这些数据将被绘制以创建一个散点图。

## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

x, y = np.random.rand(2, 200)

创建图形和坐标轴

我们将使用 subplots() 函数创建图形和坐标轴对象。我们还将使用 patches.Circle() 函数向坐标轴对象添加一个黄色的圆形补丁。

fig, ax = plt.subplots()
circ = patches.Circle((0.5, 0.5), 0.25, alpha=0.8, fc='yellow')
ax.add_patch(circ)

绘制数据

我们将使用 plot() 函数两次绘制在步骤 2 中生成的随机数据。第一次绘制的透明度值为 0.2，第二次绘制的透明度值为 1.0，并将裁剪路径设置为黄色圆形补丁。

ax.plot(x, y, alpha=0.2)
line, = ax.plot(x, y, alpha=1.0, clip_path=circ)
ax.set_title("Left click and drag to move looking glass")

创建事件处理程序

我们将创建一个事件处理程序类，用于处理在绘图上移动黄色圆形补丁所需的鼠标事件。这个类将包含三个方法：on_press()、on_release() 和 on_move()。

class EventHandler:
    def __init__(self):
        fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', self.on_press)
        fig.canvas.mpl_connect('button_release_event', self.on_release)
        fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', self.on_move)
        self.x0, self.y0 = circ.center
        self.pressevent = None

    def on_press(self, event):
        if event.inaxes!= ax:
            return

        if not circ.contains(event)[0]:
            return

        self.pressevent = event

    def on_release(self, event):
        self.pressevent = None
        self.x0, self.y0 = circ.center

    def on_move(self, event):
        if self.pressevent is None or event.inaxes!= self.pressevent.inaxes:
            return

        dx = event.xdata - self.pressevent.xdata
        dy = event.ydata - self.pressevent.ydata
        circ.center = self.x0 + dx, self.y0 + dy
        line.set_clip_path(circ)
        fig.canvas.draw()

handler = EventHandler()
plt.show()

运行程序

运行程序，然后左键点击并拖动黄色圆形补丁，使其在绘图上移动。你可以利用这个效果来查看圆形区域内的数据。

总结

在这个实验中，我们学习了如何在 Matplotlib 中使用鼠标事件创建一个窥视镜效果。我们生成了随机数据，绘制了数据，并创建了一个事件处理程序类来处理鼠标事件。通过左键点击并拖动黄色圆形补丁，我们能够在绘图上移动它，并查看圆形区域内的数据。

使用 Matplotlib 创建窥视镜

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