如何在matplotlib中使用SpanSelector方法

本篇文章為大家展示了如何在matplotlib中使用SpanSelector方法，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

范圍選區概述

范圍選區是一種常見的對象選擇方式，在一個子圖中，可以在某一個軸方向上用鼠標選擇起始范圍的數據，這個特性可用來實現數據縮放（datazoom）。在matplotlib中的范圍選區屬于部件（widgets），matplotlib中的部件都是中性（neutral ）的，即與具體后端實現無關。

范圍選區具體實現定義為matplotlib.widgets.SpanSelector類，繼承關系為：Widget->AxesWidget->_SelectorWidget->SpanSelector。

SpanSelector類的簽名為class matplotlib.widgets.SpanSelector(ax, onselect, direction, minspan=None, useblit=False, rectprops=None, onmove_callback=None, span_stays=False, button=None)。

SpanSelector類構造函數的參數為：

• ax：范圍選區生效的子圖，類型為matplotlib.axes.Axes的實例。

• onselect：范圍選區完成后執行的回調函數，函數簽名為def func(min, max)，min、max的數據類型均為浮點數，表示選區在某個坐標軸方向上的最小值和最大值。

• direction：范圍選區的坐標軸方向，取值范圍為{"horizontal", "vertical"}，類型為字符串。

• minspan：選區的最小范圍，選區范圍小于minspan將不會觸發onselect。rectprops：范圍選區的外觀的屬性，默認值為None。

• span_stays：布爾值，是否在鼠標釋放后仍然保留選區，默認值為False。

• onmove_callback：當選區確定后移動鼠標觸發的回調函數，函數簽名為def func(min, max)，min、max的數據類型均為浮點數，默認值為None。

SpanSelector類中的state_modifier_keys公有變量 state_modifier_keys定義了操作快捷鍵，類型為字典。

案例：范圍選取基本實現

官方案例一，范圍選區基本實現。

案例說明

單擊鼠標拖動到適當位置釋放鼠標形成范圍選區，選區為透明度0.5藍色，控制臺輸出選區在橫坐標軸上的最大、最小坐標。
控制臺輸出：

1.569758064516129 2.0044354838709677

案例代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.widgets as mwidgets
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [10, 50, 100])
def onselect(vmin, vmax):
  print(vmin, vmax)
rectprops = dict(facecolor='blue', alpha=0.5)
span = mwidgets.SpanSelector(ax, onselect, 'horizontal',span_stays=True,
               rectprops=rectprops)
plt.show()

案例：數據縮放功能

官方案例，https://matplotlib.org/gallery/widgets/span_selector.html

案例說明

在上方子圖單擊鼠標拖動到適當位置釋放鼠標形成范圍選區，選區為紅色，下方子圖重繪為選定區域內數據系列，起到了數據放大的效果。

案例代碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import SpanSelector

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

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, figsize=(8, 6))
ax1.set(facecolor='#FFFFCC')

x = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
y = np.sin(2*np.pi*x) + 0.5*np.random.randn(len(x))

ax1.plot(x, y, '-')
ax1.set_ylim(-2, 2)
ax1.set_title('Press left mouse button and drag to test')

ax2.set(facecolor='#FFFFCC')
line2, = ax2.plot(x, y, '-')


def onselect(xmin, xmax):
  indmin, indmax = np.searchsorted(x, (xmin, xmax))
  indmax = min(len(x) - 1, indmax)

  thisx = x[indmin:indmax]
  thisy = y[indmin:indmax]
  line2.set_data(thisx, thisy)
  ax2.set_xlim(thisx[0], thisx[-1])
  ax2.set_ylim(thisy.min(), thisy.max())
  fig.canvas.draw()
  
span = SpanSelector(ax1, onselect, 'horizontal', useblit=True, span_stays=True,
          rectprops=dict(alpha=0.5, facecolor='red'))
# Set useblit=True on most backends for enhanced performance.

plt.show()

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