matplotlib 대화 형 데이터 커서 mpldatacursor 구현

간단 한 소개mpldatacursor 패 키 지 는 matplotlib 에 대화 형 데이터 커서(팝 업 주석 상자)를 제공 할 수 있 습 니 다.
그것 의 전형 적 인 기능 은:

도표 데이터 요 소 를 표시 할 때 텍스트 상자 에 최근 데이터 요소 의 좌표 값 을 표시 합 니 다.

텍스트 상자 에서 데이터 커서 를 표시 하지 않 습 니 다.

d 키 를 눌 렀 을 때 디 스 플레이 를 전환 합 니 다.\데이터 커서 를 닫 습 니 다.

 
설치 하 다.
matplotlib 버 전이 3.3 보다 낮 으 면 pip 로 직접 설치 할 수 있 습 니 다.

pip install mpldatacursor

matplotlib 버 전이 3.3 보다 높 으 면 pip 설치 에 성 공 했 지만 실행 사례 에 AttributeError: 'ScalarFormatter' object has no attribute 'pprint_val' 오류 가 발생 할 수 있 습 니 다.
원본 코드 를 보면 알 수 있 습 니 다:

try:
  # Again, older versions of mpl
  return formatter.pprint_val(x)
except AttributeError:
  # 3.3.0 or later
  return formatter.format_data_short(x)

분석 을 통 해 국내 pip 소스 를 사 용 했 기 때문에 mpldatacursor 패키지 가 아직 복구 되 지 않 았 기 때 문 으로 예상 된다(pip 에 설 치 된 mpldatacursor 패키지 버 전 번 호 는 0.7.1).
따라서 https://github.com/joferkington/mpldatacursor 까지 건의 합 니 다.
원본 코드 를 다운로드 하여 원본 코드 를 설치 합 니 다(원본 코드 가 설 치 된 mpldatacursor 패키지 버 전 번 호 는 0.7.dev0).

python setup.py install

기본 응용(공식 인 스 턴 스)분석
응용 프로 세 스mpldatacursor 패키지 의 기본 응용 방식 은 비교적 간단 하 다.

은 mpldatacursor 가방 에서 datacursor 함 수 를 가 져 옵 니 다.

응용 datacursor 함수.

 패키지 구조
원본 코드 를 보면 알 수 있 듯 이 mpldatacursor 가방 의 구 조 는 다음 과 같다.

mpldatacursor
   convenience.py
   datacursor.py
   pick_info.py
   __init__.py

datacursor 함수 정 의 는 convenience.py 에서 datacursor 함수 의 반환 값 은 DataCursor 류 인 스 턴 스 입 니 다.DataCursor 류 의 정 의 는 datacursor.py 에 있다.pick_info.py 은 팝 업 텍스트 상자 와 관련 된 일련의 함 수 를 정의 하여 DataCursor 가지 호출 을 제공 합 니 다.
datacursor 함수 정의datacursor 함수 정의 에서 알 수 있 듯 이:

datacursor 함 수 는 파 라 메 터 를 제공 하지 않 을 수 있 습 니 다.그러면 이미지 안의 모든 데이터 요 소 는 상호작용 데이터 커서 를 사용 합 니 다.

datacursor 함 수 는 어떤 데이터 요소 가 상호작용 데이터 커서 를 응용 하 는 지 지정 할 수 있 습 니 다.

def datacursor(artists=None, axes=None, **kwargs):
  """
  Create an interactive data cursor for the specified artists or specified
  axes. The data cursor displays information about a selected artist in a
  "popup" annotation box.

  If a specific sequence of artists is given, only the specified artists will
  be interactively selectable. Otherwise, all manually-plotted artists in
  *axes* will be used (*axes* defaults to all axes in all figures).

  Parameters
  -----------
  artists : a matplotlib artist or sequence of artists, optional
    The artists to make selectable and display information for. If this is
    not specified, then all manually plotted artists in `axes` will be
    used.
  axes : a matplotlib axes of sequence of axes, optional
    The axes to selected artists from if a sequence of artists is not
    specified. If `axes` is not specified, then all available axes in all
    figures will be used.
  tolerance : number, optional
    The radius (in points) that the mouse click must be within to select
    the artist. Default: 5 points.
  formatter : callable, optional
    A function that accepts arbitrary kwargs and returns a string that will
    be displayed with annotate. Often, it is convienent to pass in the
    format method of a template string, e.g.
    ``formatter="{label}".format``.
    Keyword arguments passed in to the `formatter` function:
      `x`, `y` : floats
        The x and y data coordinates of the clicked point
      `event` : a matplotlib ``PickEvent``
        The pick event that was fired (note that the selected
        artist can be accessed through ``event.artist``).
      `label` : string or None
        The legend label of the selected artist.
      `ind` : list of ints or None
        If the artist has "subitems" (e.g. points in a scatter or
        line plot), this will be a list of the item(s) that were
        clicked on. If the artist does not have "subitems", this
        will be None. Note that this is always a list, even when
        a single item is selected.
    Some selected artists may supply additional keyword arguments that
    are not always present, for example:
      `z` : number
        The "z" (usually color or array) value, if present. For an
        ``AxesImage`` (as created by ``imshow``), this will be the
        uninterpolated array value at the point clicked. For a
        ``PathCollection`` (as created by ``scatter``) this will be the
        "c" value if an array was passed to "c".
      `i`, `j` : ints
        The row, column indicies of the selected point for an
        ``AxesImage`` (as created by ``imshow``)
      `s` : number
        The size of the selected item in a ``PathCollection`` if a size
        array is specified.
      `c` : number
        The array value displayed as color for a ``PathCollection``
        if a "c" array is specified (identical to "z").
      `point_label` : list
        If `point_labels` is given when the data cursor is initialized
        and the artist has "subitems", this will be a list of the items
        of `point_labels` that correspond to the selected artists.
        Note that this is always a list, even when a single artist is
        selected.
      `width`, `height`, `top`, `bottom` : numbers
        The parameters for ``Rectangle`` artists (e.g. bar plots).
  point_labels : sequence or dict, optional
    For artists with "subitems" (e.g. Line2D's), the item(s) of
    `point_labels` corresponding to the selected "subitems" of the artist
    will be passed into the formatter function as the "point_label" kwarg.
    If a single sequence is given, it will be used for all artists with
    "subitems". Alternatively, a dict of artist:sequence pairs may be given
    to match an artist to the correct series of point labels.
  display : {"one-per-axes", "single", "multiple"}, optional
    Controls whether more than one annotation box will be shown.
    Default: "one-per-axes"
  draggable : boolean, optional
    Controls whether or not the annotation box will be interactively
    draggable to a new location after being displayed. Defaults to False.
  hover : boolean, optional
    If True, the datacursor will "pop up" when the mouse hovers over an
    artist. Defaults to False. Enabling hover also sets
    `display="single"` and `draggable=False`.
  props_override : function, optional
    If specified, this function customizes the parameters passed into the
    formatter function and the x, y location that the datacursor "pop up"
    "points" to. This is often useful to make the annotation "point" to a
    specific side or corner of an artist, regardless of the position
    clicked. The function is passed the same kwargs as the `formatter`
    function and is expected to return a dict with at least the keys "x"
    and "y" (and probably several others).
    Expected call signature: `props_dict = props_override(**kwargs)`
  keybindings : boolean or dict, optional
    By default, the keys "d" and "t" will be bound to deleting/hiding all
    annotation boxes and toggling interactivity for datacursors,
    respectively. If keybindings is False, the ability to hide/toggle
    datacursors interactively will be disabled. Alternatively, a dict of
    the form {'hide':'somekey', 'toggle':'somekey'} may specified to
    customize the keyboard shortcuts.
  date_format : string, optional
    The strftime-style formatting string for dates. Used only if the x or y
    axes have been set to display dates. Defaults to "%x %X".
  display_button: int, optional
    The mouse button that will triggers displaying an annotation box.
    Defaults to 1, for left-clicking. (Common options are 1:left-click,
    2:middle-click, 3:right-click)
  hide_button: int or None, optional
    The mouse button that triggers hiding the selected annotation box.
    Defaults to 3, for right-clicking. (Common options are 1:left-click,
    2:middle-click, 3:right-click, None:hiding disabled)
  keep_inside : boolean, optional
    Whether or not to adjust the x,y offset to keep the text box inside the
    figure. This option has no effect on draggable datacursors. Defaults to
    True. Note: Currently disabled on OSX and NbAgg/notebook backends.
  **kwargs : additional keyword arguments, optional
    Additional keyword arguments are passed on to annotate.

  Returns
  -------
  dc : A ``mpldatacursor.DataCursor`` instance
  """

공식 인 스 턴 스 소스 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor

data = np.outer(range(10), range(1, 5))

fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.set_title('Click somewhere on a line')

datacursor()

plt.show()

특정한 데이터 요소 만 대화 식 커서 를 사용 하도록 제한 합 니 다.
이 실례 에서 두 개의 데이터 요소(artist)가 있다.line1 과 line2,datacursor(line1) 함수 가 파라미터 line1 을 제 공 했 기 때문에 line1 만 상호작용 데이터 커서 를 사용 할 수 있 고 line2 은 효과 가 없다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor
fig, ax = plt.subplots()
line1 = ax.plot([1,3])
line2 = ax.plot([1,2])
ax.set_title('Click somewhere on a line')
datacursor(line1)
plt.show()

기타 공식 실례 기능 개술mpldatacursor 은 대량의 실제 사례 를 제 공 했 는데 상세 한 것 은 https://github.com/joferkington/mpldatacursor/tree/master/examples 을 보십시오.일일이 분석 하지 않 고 기능 만 간단하게 설명 한다.

basic_single_annotation.py:다 중 서브 맵 의 경우 모든 서브 맵 의 데이터 커서 는 독립 적 입 니 다.즉,모든 서브 맵 은 데이터 커서 를 표시 할 수 있 고 서로 영향 을 주지 않 습 니 다.datacursor(display='single') 인 자 를 사용 한 후 현재 하위 그림 에 만 데이터 커서 를 표시 하고 나머지 하위 그림 에 표 시 된 데이터 커서 는 자동 으로 닫 힙 니 다.

change_popup_color.py:두 가지 사례 를 제공 합 니 다.하 나 는 제시 상자 의 테 두 리 를 취소 하고 하 나 는 제시 상자 의 배경 색 을 흰색 으로 바 꿉 니 다.

hover_example.py:데이터 커서 의 트리거 방식 을 마우스 왼쪽 단 추 를 누 르 면 마우스 부상 으로 변경 합 니 다.

show_artist_labels.py:데이터 커서 의 기본 좌표 값 을 데이터 요소 의 label 으로 변경 합 니 다.

highlighting_example.py:데이터 요 소 를 클릭 하면 데이터 요소 가 밝 아 집 니 다(노란색).

draggable_example.py:하나의 서브 맵 에서 여러 개의 데이터 커서 를 동시에 표시 합 니 다.

customize_keyboard_shortcuts.py:데이터 커서 단축 키 를 다시 연결 합 니 다.

labeled_points_example.py:사용자 정의 데이터 점 라벨.

date_example.py:날짜 데이터 에 따 르 면.

bar_example.py:막대 그래프 에서 모든 기둥 위 에 마우스 로 떠 서 데이터 커서 를 터치 합 니 다.

총결산mpldatacursor 은 역사가 유구 하지만 matplotlib3.3 을 지원 하 는 안정 판 을 발표 하지 않 았 고 소스 코드 에 개발 판 을 설치 하거나 mplcursors 가방 https://github.com/anntzer/mplcursors 을 사용 하 는 것 을 권장 합 니 다.mpldatacursor 의 기능 이 매우 풍부 하여 matplotlib 의 상호작용 을 깊이 있 게 학습 하 는 사례 로 삼 을 수 있다.
matplotlib 인 터 랙 티 브 데이터 커서 mpldatacursor 의 실현 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 관련 matplotlib 인 터 랙 티 브 데이터 커서 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 많은 지원 바 랍 니 다!