matplotlib–矩形选择器
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Matplotlib 是一个可视化的 python 库。它提供了各种小部件来简化数据的可视化。在某些情况下，需要选择图形的特定区域。对于这种交互性，Matplotlib 提供了矩形选择器小部件。这个小部件有助于选择给定轴的矩形区域。此外，它还提供了一种根据选择执行操作的方法。
矩形选择器():选择给定轴的矩形区域。
语法:class matplotlib . widgets . rectangleselector(ax，onselect，drawtype='box '，minspanx=0，minspany=0，useblit=False，lineprops=None，rectprops = None，spancoords='data '，button=None，maxdist=10，marker_props=None，interactive=False，state_modifier_keys=None)
参数:
- ax: 放置小部件的 matplotlib.axes.Axes 实例。
- onselect: 连接到选择事件的功能。选择完成后，调用相应的函数。onselect 函数以鼠标点击和鼠标释放事件作为参数。
- drawtype: 指定如何显示选择。如果是“方框”，则画出完整的矩形方框。如果是“线”，则画矩形线。如果“无”，则不绘制任何内容。默认值为“框”。
- 按钮:提供可以触发矩形选择的鼠标按钮列表。默认情况下，所有按钮都是允许的。
- maxdist: 是交互工具手柄可以激活的像素距离。默认值为 10。
- 交互:是一个布尔值，指定是否绘制一组手柄与小部件交互。
属性:
- 中心:提供绘制矩形的中心
- 角:提供矩形的角，从左下角开始，顺时针移动。
- 边缘 _ 中心:提供从左开始顺时针移动的矩形边缘的中点。
- 范围:返回(xmin，xmax，ymin，ymax)。
- 几何:返回一个包含矩形四个角的 x 和 y 坐标的数组(从左上角开始和结束)。数组形状为(2，5)。所有 x 坐标都可以使用 RectangleSelector.geometry[1，]获得，y 坐标可以使用 RectangleSelector.geometry[0，]获得。
方法:
- draw_shape(self，extensions):使用(xmin，xmax，ymin，ymax)值绘制矩形。
例 1:
下面的程序演示了一个简单的矩形选择器，用于选择一个区域和缩放选定的区域。
Python 3
from matplotlib.widgets import RectangleSelector
import matplotlib.pyplot as plt
# Function to be executed after selection
def onselect_function(eclick, erelease):
# Obtain (xmin, xmax, ymin, ymax) values
# for rectangle selector box using extent attribute.
extent = rect_selector.extents
print("Extents: ", extent)
# Zoom the selected part
# Set xlim range for plot as xmin to xmax
# of rectangle selector box.
plt.xlim(extent[0], extent[1])
# Set ylim range for plot as ymin to ymax
# of rectangle selector box.
plt.ylim(extent[2], extent[3])
# plot a line graph for data n
fig, ax = plt.subplots()
n = [4, 5, 6, 10, 12, 15, 20, 23, 24, 19]
ax.plot(n)
# Define a RectangleSelector at given axes ax.
# It calls a function named 'onselect_function'
# when the selection is completed.
# Rectangular box is drawn to show the selected region.
# Only left mouse button is allowed for doing selection.
rect_selector = RectangleSelector(
ax, onselect_function, drawtype='box', button=[1])
# Display graph
plt.show()
输出:
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