用于数据可视化的多边形选择器工具

简介

本实验演示了如何在Matplotlib中使用多边形选择工具从数据集中选择索引。多边形选择工具允许用户通过在图表上绘制多边形来选择点。然后，所选点将被突出显示，而未选点将逐渐淡化。所选点的索引保存在一个数组中，可用于进一步分析。

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导入库

在这一步中，我们将为本实验导入必要的库。我们将使用 numpy 和 matplotlib 进行数据处理和可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.widgets import PolygonSelector

创建数据

在这一步中，我们将创建一些数据用于可视化。我们将在网格上创建一个点的散点图。

fig, ax = plt.subplots()
grid_size = 5
grid_x = np.tile(np.arange(grid_size), grid_size)
grid_y = np.repeat(np.arange(grid_size), grid_size)
pts = ax.scatter(grid_x, grid_y)

定义选择器类

在这一步中，我们将定义一个类，该类将允许我们使用多边形选择工具从散点图中选择点。这个类会将所选点的索引保存在一个数组中。

class SelectFromCollection:
    """
    使用 `PolygonSelector` 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.poly = PolygonSelector(ax, self.onselect, draw_bounding_box=True)
        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.poly.disconnect_events()
        self.fc[:, -1] = 1
        self.collection.set_facecolors(self.fc)
        self.canvas.draw_idle()

创建选择器对象

在这一步中，我们将创建一个在第3步中定义的选择器类的实例。这将允许我们使用多边形选择工具从散点图中选择点。

selector = SelectFromCollection(ax, pts)

选择点

在这一步中，我们将使用多边形选择工具从散点图中选择点。我们可以通过在点周围绘制一个多边形来选择它们。所选的点将被突出显示，而未选的点将变淡。

print("通过在多边形内包围来选择图中的点。")
print("按'esc'键开始一个新的多边形。")
print("尝试按住'shift'键移动所有顶点。")
print("尝试按住'ctrl'键移动单个顶点。")
plt.show()

断开选择器对象的连接

在这一步中，我们将断开选择器对象的连接，以释放多边形选择工具所使用的资源。

selector.disconnect()

打印所选点

在这一步中，我们将打印所选点的坐标。

print('\n所选点:')
print(selector.xys[selector.ind])

总结

本实验展示了如何在Matplotlib中使用多边形选择工具从散点图中选择索引。选择器类允许用户通过在点周围绘制多边形来选择点。所选的点会被突出显示，而未选的点会变淡。所选点的索引保存在一个数组中，可用于进一步分析。

使用多边形选择器选择索引

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