Matplotlib | Python 中的交互式数据可视化

简介

Matplotlib 是一个用于 Python 的数据可视化库。它提供了各种工具，可在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。Matplotlib 的交互式功能之一是能够检测鼠标何时进入和离开图形或坐标轴。在本实验中，我们将学习如何使用 Matplotlib 的图形和坐标轴进入/离开事件来更改图形和坐标轴的边框颜色。

虚拟机使用提示

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如果你在学习过程中遇到问题，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 Matplotlib

在开始使用 Matplotlib 之前，我们需要导入它。我们还将导入 pyplot 模块，该模块为创建图表提供了一个简单的接口。

import matplotlib.pyplot as plt

创建图形和坐标轴

我们将使用 subplots 函数创建一个包含两个子图（坐标轴）的图形。我们还将设置图形的标题。

fig, axs = plt.subplots(2, 1)
fig.suptitle('Mouse Hover Over Figure or Axes to Trigger Events')

定义事件处理程序

我们现在将定义四个事件处理函数：on_enter_axes、on_leave_axes、on_enter_figure 和 on_leave_figure。当鼠标进入或离开坐标轴或图形时，这些函数将会被调用。

def on_enter_axes(event):
    print('enter_axes', event.inaxes)
    event.inaxes.patch.set_facecolor('yellow')
    event.canvas.draw()

def on_leave_axes(event):
    print('leave_axes', event.inaxes)
    event.inaxes.patch.set_facecolor('white')
    event.canvas.draw()

def on_enter_figure(event):
    print('enter_figure', event.canvas.figure)
    event.canvas.figure.patch.set_facecolor('red')
    event.canvas.draw()

def on_leave_figure(event):
    print('leave_figure', event.canvas.figure)
    event.canvas.figure.patch.set_facecolor('grey')
    event.canvas.draw()

将事件处理程序连接到图形画布

现在，我们将使用 mpl_connect 方法将事件处理程序连接到图形画布。这样，当鼠标进入或离开图形或坐标轴时，事件处理程序就会被触发。

fig.canvas.mpl_connect('figure_enter_event', on_enter_figure)
fig.canvas.mpl_connect('figure_leave_event', on_leave_figure)
fig.canvas.mpl_connect('axes_enter_event', on_enter_axes)
fig.canvas.mpl_connect('axes_leave_event', on_leave_axes)

显示图形

现在我们将使用 show 函数来显示图形。

plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Matplotlib 的图形和坐标轴进入/离开事件来更改图形和坐标轴的边框颜色。我们创建了一个包含两个子图的图形，定义了进入和离开图形及坐标轴的事件处理函数，将事件处理程序连接到图形画布，并显示了图形。

Matplotlib 图形和坐标轴的进入/离开事件

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