套索选择器演示 Sgskip

简介

在本实验中，你将学习如何使用 Python Matplotlib 通过套索工具交互式选择数据点。你将绘制一个散点图，然后通过在图表上围绕点绘制套索环来选择几个点。要进行绘制，只需在图表上点击、按住并拖动到你需要选择的点周围即可。

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。

有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

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。

导入库

导入必要的库，包括 numpy、Path 和 LassoSelector。

import numpy as np
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.widgets import LassoSelector

创建选择器类

创建 SelectFromCollection 类，该类将使用 LassoSelector 从 Matplotlib 集合中选择索引。

class SelectFromCollection:
    """
    使用 `LassoSelector` 从 matplotlib 集合中选择索引。

    所选索引保存在 `ind` 属性中。此工具会淡化不属于所选内容的点（即降低它们的透明度值）。如果你的集合的透明度小于 1，此工具将永久更改透明度值。

    请注意，此工具根据集合对象的 *原点*（即 `offsets`）来选择它们。

    参数
    ----------
    ax : `~matplotlib.axes.Axes`
        要交互的轴。
    collection : `matplotlib.collections.Collection` 的子类
        你要从中选择的集合。
    alpha_other : 0 <= 浮点数 <= 1
        为了突出显示所选内容，此工具将所有选定的点设置为透明度值 1，未选定的点设置为 *alpha_other*。
    """

    def __init__(self, ax, collection, alpha_other=0.3):
        self.canvas = ax.figure.canvas
        self.collection = collection
        self.alpha_other = alpha_other

        self.xys = collection.get_offsets()
        self.Npts = len(self.xys)

        ## 确保每个对象都有单独的颜色
        self.fc = collection.get_facecolors()
        if len(self.fc) == 0:
            raise ValueError('集合必须有一个面颜色')
        elif len(self.fc) == 1:
            self.fc = np.tile(self.fc, (self.Npts, 1))

        self.lasso = LassoSelector(ax, onselect=self.onselect)
        self.ind = []

    def onselect(self, verts):
        path = Path(verts)
        self.ind = np.nonzero(path.contains_points(self.xys))[0]
        self.fc[:, -1] = self.alpha_other
        self.fc[self.ind, -1] = 1
        self.collection.set_facecolors(self.fc)
        self.canvas.draw_idle()

    def disconnect(self):
        self.lasso.disconnect_events()
        self.fc[:, -1] = 1
        self.collection.set_facecolors(self.fc)
        self.canvas.draw_idle()

创建散点图

使用随机生成的数据创建一个散点图。

np.random.seed(19680801)
data = np.random.rand(100, 2)

subplot_kw = dict(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), autoscale_on=False)
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=subplot_kw)
pts = ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=80)
selector = SelectFromCollection(ax, pts)

接受所选点

使用回车键接受所选点，并将它们打印到控制台。

def accept(event):
    if event.key == "enter":
        print("Selected points:")
        print(selector.xys[selector.ind])
        selector.disconnect()
        ax.set_title("")
        fig.canvas.draw()

fig.canvas.mpl_connect("key_press_event", accept)
ax.set_title("Press enter to accept selected points.")

plt.show()

总结

在本实验中，你学习了如何使用 Python 的 Matplotlib 通过套索工具交互式地选择数据点。你创建了一个散点图，通过在图表上围绕点绘制套索环来选择一些点，然后使用回车键接受所选的点。