選取事件示範

您可以藉由設定繪圖物件的「picker」屬性（例如，Matplotlib Line2D、Text、Patch、Polygon、AxesImage 等）來啟用選取功能。

picker 屬性有各種含義

• None - 停用此繪圖物件的選取功能（預設）

• bool - 若為 True，則會啟用選取功能，且如果滑鼠事件位於繪圖物件上方，則繪圖物件會觸發選取事件。

  設定 pickradius 會加入點中的 epsilon 容差，且如果繪圖物件的資料在滑鼠事件的 epsilon 範圍內，則繪圖物件會觸發事件。對於線條和修補集合等部分繪圖物件，繪圖物件可能會將其他資料提供給產生的選取事件，例如，在選取事件 epsilon 範圍內的資料索引。

• function - 如果 picker 可呼叫，則它是使用者提供的函式，可決定繪圖物件是否受到滑鼠事件的影響。

  hit, props = picker(artist, mouseevent)
  

  以判斷點擊測試。如果滑鼠事件位於繪圖物件上方，則傳回 hit=True，且 props 是您想要加入 PickEvent 屬性的屬性字典。

在您藉由設定「picker」屬性啟用繪圖物件的選取功能後，您需要連線至圖表畫布 pick_event，才能在滑鼠按下事件時取得選取回呼。例如：

def pick_handler(event):
    mouseevent = event.mouseevent
    artist = event.artist
    # now do something with this...

傳遞至回呼的選取事件 (matplotlib.backend_bases.PickEvent) 一律會觸發兩個屬性

mouseevent

產生選取事件的滑鼠事件。

滑鼠事件本身具有 x 和 y（顯示空間中的座標，例如，與左側、底部的像素距離）和 xdata、ydata（資料空間中的座標）等屬性。此外，您可以取得關於已按下哪些按鈕、已按下哪些按鍵、滑鼠位於哪個軸上方等資訊。請參閱 matplotlib.backend_bases.MouseEvent 以取得詳細資訊。

artist

產生選取事件的 matplotlib.artist。

此外，Line2D 和 PatchCollection 等特定繪圖物件可能會附加其他中繼資料，例如，符合選取器條件的資料索引（例如，線條中在指定 epsilon 容差範圍內的所有點）。

以下範例說明這些方法。

注意

這些範例會練習 Matplotlib 的互動功能，且此功能不會顯示在靜態文件中。請在您的電腦上執行此程式碼，以查看互動性。

您可以複製和貼上個別部分，或是使用頁面底部的連結下載整個範例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import rand

from matplotlib.image import AxesImage
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.text import Text

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

簡單的選取、線條、矩形和文字

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
ax1.set_title('click on points, rectangles or text', picker=True)
ax1.set_ylabel('ylabel', picker=True, bbox=dict(facecolor='red'))
line, = ax1.plot(rand(100), 'o', picker=True, pickradius=5)

# Pick the rectangle.
ax2.bar(range(10), rand(10), picker=True)
for label in ax2.get_xticklabels():  # Make the xtick labels pickable.
    label.set_picker(True)


def onpick1(event):
    if isinstance(event.artist, Line2D):
        thisline = event.artist
        xdata = thisline.get_xdata()
        ydata = thisline.get_ydata()
        ind = event.ind
        print('onpick1 line:', np.column_stack([xdata[ind], ydata[ind]]))
    elif isinstance(event.artist, Rectangle):
        patch = event.artist
        print('onpick1 patch:', patch.get_path())
    elif isinstance(event.artist, Text):
        text = event.artist
        print('onpick1 text:', text.get_text())


fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick1)

使用自訂點擊測試函式進行選取

您可以藉由將 picker 設定為可呼叫的函式，來定義自訂選取器。函式的簽章為

hit, props = func(artist, mouseevent)

以判斷點擊測試。如果滑鼠事件位於繪圖物件上方，則傳回 hit=True，且 props 是您想要加入 PickEvent 屬性的屬性字典。

def line_picker(line, mouseevent):
    """
    Find the points within a certain distance from the mouseclick in
    data coords and attach some extra attributes, pickx and picky
    which are the data points that were picked.
    """
    if mouseevent.xdata is None:
        return False, dict()
    xdata = line.get_xdata()
    ydata = line.get_ydata()
    maxd = 0.05
    d = np.sqrt(
        (xdata - mouseevent.xdata)**2 + (ydata - mouseevent.ydata)**2)

    ind, = np.nonzero(d <= maxd)
    if len(ind):
        pickx = xdata[ind]
        picky = ydata[ind]
        props = dict(ind=ind, pickx=pickx, picky=picky)
        return True, props
    else:
        return False, dict()


def onpick2(event):
    print('onpick2 line:', event.pickx, event.picky)


fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('custom picker for line data')
line, = ax.plot(rand(100), rand(100), 'o', picker=line_picker)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick2)

在散佈圖上選取

散佈圖由 PathCollection 支援。

x, y, c, s = rand(4, 100)


def onpick3(event):
    ind = event.ind
    print('onpick3 scatter:', ind, x[ind], y[ind])


fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, 100*s, c, picker=True)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick3)

選取影像

使用 Axes.imshow 繪製的影像會是 AxesImage 物件。

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(rand(10, 5), extent=(1, 2, 1, 2), picker=True)
ax.imshow(rand(5, 10), extent=(3, 4, 1, 2), picker=True)
ax.imshow(rand(20, 25), extent=(1, 2, 3, 4), picker=True)
ax.imshow(rand(30, 12), extent=(3, 4, 3, 4), picker=True)
ax.set(xlim=(0, 5), ylim=(0, 5))


def onpick4(event):
    artist = event.artist
    if isinstance(artist, AxesImage):
        im = artist
        A = im.get_array()
        print('onpick4 image', A.shape)


fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick4)

plt.show()