自定义 Matplotlib 坐标格式化器

简介

Matplotlib 是一个用于在 Python 中进行数据可视化的库。它提供了广泛的工具来创建各种类型的绘图、图表和图形。Matplotlib 的一个有用特性是能够自定义坐标格式化器。在本实验中，我们将介绍在 Matplotlib 中修改坐标格式化器的步骤，以便根据给定的 x 和 y 报告最近像素的图像“z”值。

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导入必要的模块

首先，我们需要导入必要的模块。在这种情况下，我们将导入 matplotlib.pyplot 和 numpy。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建一个随机矩阵

接下来，我们将使用 numpy 创建一个随机矩阵。我们将使用 rand 方法创建一个 5x3 的矩阵，其随机值介于 0 和 1 之间。我们还将设置一个随机种子以确保结果的可重复性。

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

X = 10*np.random.rand(5, 3)

创建一个绘图

现在，我们将使用 Matplotlib axes 类的 imshow 方法创建该矩阵的绘图。

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(X)

修改坐标格式化器

现在我们将修改坐标格式化器，以便根据给定的 x 和 y 报告最近像素的图像“z”值。这可以通过自定义 ~.axes.Axes.format_coord 函数来实现。

def format_coord(x, y):
    col = round(x)
    row = round(y)
    nrows, ncols = X.shape
    if 0 <= col < ncols and 0 <= row < nrows:
        z = X[row, col]
        return f'x={x:1.4f}, y={y:1.4f}, z={z:1.4f}'
    else:
        return f'x={x:1.4f}, y={y:1.4f}'

ax.format_coord = format_coord

显示绘图

最后，我们将使用 plt.show() 方法显示绘图。

plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何在 Matplotlib 中修改坐标格式化器，以便根据给定的 x 和 y 报告最近像素的图像“z”值。我们还学习了如何使用 imshow 方法创建随机矩阵的绘图，以及如何自定义 ~.axes.Axes.format_coord 函数来修改坐标格式化器。