Datenbrowser

Verbinden von Daten zwischen mehreren Canvas.

Dieses Beispiel behandelt, wie Daten mit mehreren Canvas interagiert werden. Dies ermöglicht es Ihnen, einen Punkt auf einer Achse auszuwählen und hervorzuheben und die Daten dieses Punktes auf der anderen Achse zu generieren.

Hinweis

Dieses Beispiel demonstriert die interaktiven Fähigkeiten von Matplotlib und wird nicht in der statischen Dokumentation angezeigt. Bitte führen Sie diesen Code auf Ihrem Computer aus, um die Interaktivität zu sehen.

Sie können einzelne Teile kopieren und einfügen oder das gesamte Beispiel über den Link am Ende der Seite herunterladen.

import numpy as np


class PointBrowser:
    """
    Click on a point to select and highlight it -- the data that
    generated the point will be shown in the lower Axes.  Use the 'n'
    and 'p' keys to browse through the next and previous points
    """

    def __init__(self):
        self.lastind = 0

        self.text = ax.text(0.05, 0.95, 'selected: none',
                            transform=ax.transAxes, va='top')
        self.selected, = ax.plot([xs[0]], [ys[0]], 'o', ms=12, alpha=0.4,
                                 color='yellow', visible=False)

    def on_press(self, event):
        if self.lastind is None:
            return
        if event.key not in ('n', 'p'):
            return
        if event.key == 'n':
            inc = 1
        else:
            inc = -1

        self.lastind += inc
        self.lastind = np.clip(self.lastind, 0, len(xs) - 1)
        self.update()

    def on_pick(self, event):

        if event.artist != line:
            return True

        N = len(event.ind)
        if not N:
            return True

        # the click locations
        x = event.mouseevent.xdata
        y = event.mouseevent.ydata

        distances = np.hypot(x - xs[event.ind], y - ys[event.ind])
        indmin = distances.argmin()
        dataind = event.ind[indmin]

        self.lastind = dataind
        self.update()

    def update(self):
        if self.lastind is None:
            return

        dataind = self.lastind

        ax2.clear()
        ax2.plot(X[dataind])

        ax2.text(0.05, 0.9, f'mu={xs[dataind]:1.3f}\nsigma={ys[dataind]:1.3f}',
                 transform=ax2.transAxes, va='top')
        ax2.set_ylim(-0.5, 1.5)
        self.selected.set_visible(True)
        self.selected.set_data([xs[dataind]], [ys[dataind]])

        self.text.set_text('selected: %d' % dataind)
        fig.canvas.draw()


if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt

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

    X = np.random.rand(100, 200)
    xs = np.mean(X, axis=1)
    ys = np.std(X, axis=1)

    fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1)
    ax.set_title('click on point to plot time series')
    line, = ax.plot(xs, ys, 'o', picker=True, pickradius=5)

    browser = PointBrowser()

    fig.canvas.mpl_connect('pick_event', browser.on_pick)
    fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', browser.on_press)

    plt.show()