Matplotlib - 点击事件

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一般来说，点击事件是指用户通过按下并释放鼠标按钮或点击触摸屏设备与计算机界面交互时发生的事件。此事件作为计算机系统识别和响应用户输入的触发器。

在数据可视化（例如Matplotlib或其他绘图库）的上下文中，点击事件可以用来捕捉用户与绘图的特定交互，提供动态和交互式的体验。这可能包括选择数据点、触发更新或启用用户启动的操作等任务。

Matplotlib中的点击事件

在Matplotlib中，当用户点击图形或其中的特定区域时，就会发生点击事件。这些事件与回调函数相关联，这些回调函数在点击发生时执行。这可以通过使用图形画布上的mpl_connect()方法将回调函数连接到button_press_event来实现。

让我们来看一个演示简单点击事件如何工作的基本示例。

示例

在这个示例中，点击事件由onclick函数处理，该函数在用户点击绘图上的任何位置时将消息打印到控制台。图形包含一个提示用户点击的文本元素。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def onclick(event):
   print('The Click Event Triggered!')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.text(0.1, 0.5, 'Click me anywhere on this plot!', dict(size=20))
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
plt.show()

输出

执行上述代码后，我们将得到以下输出：

The Click Event Triggered!
The Click Event Triggered!
The Click Event Triggered!
The Click Event Triggered!
The Click Event Triggered!
The Click Event Triggered!

观看下面的视频，观察点击事件功能在此处的工作方式。

存储点击事件坐标

存储点击事件坐标允许您收集有关用户在绘图上交互的信息，从而方便数据点选择或分析等任务。

示例

这是一个存储并打印绘图上鼠标点击坐标的示例。这演示了如何使用点击事件来收集有关用户在绘图上交互的信息。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

clicked_coords = []

def onclick(event):
   global ix, iy
   ix, iy = event.xdata, event.ydata
   print(f'Clicked at x = {ix}, y = {iy}')

   global clicked_coords
   clicked_coords.append((ix, iy))

   # Disconnect the click event after collecting 5 coordinates
   if len(clicked_coords) == 5:
      fig.canvas.mpl_disconnect(cid)
      print('Reached the maximum clicks...')

cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
plt.show()

输出

执行上述代码后，我们将得到以下输出：

Clicked at x = 0.0743760368663593, y = 0.11428680137603275
Clicked at x = 1.4368755760368663, y = 0.9928568371128363
Clicked at x = 3.130449769585254, y = 0.10714395555703438
Clicked at x = 4.7221548387096774, y = -1.014282838025715
Clicked at x = 6.377528110599078, y = 0.04285834318604875
Reached the maximum clicks...

观看下面的视频，观察点击事件功能在此处的工作方式。

带有复选框的点击事件

将复选框小部件与点击事件集成，提供了一种动态的方式来控制用户在绘图上的交互。通过将复选框与点击事件相结合，您可以启用或禁用某些功能，从而为用户提供对绘图的交互式控制。

示例

在这个示例中，使用复选框来控制在触发点击事件的绘图上添加文本。

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

def onclick(event):
   # Only use events within the axes.
   if not event.inaxes == ax1:
      return

   # Check if Checkbox is "on"
   if check_box.get_status()[0]:
      ix, iy = event.xdata, event.ydata
      coords3.append((ix, iy))

      # write text with coordinats where clicks occur
      if len(coords3) >= 1:
         ax1.annotate(f"* {ix:.1f}, {iy:.1f}", xy=(ix, iy), color="green")
         fig.canvas.draw_idle()

      # Disconnect after 6 clicks
      if len(coords3) >= 6:
         fig.canvas.mpl_disconnect(cid)
         print('Reached the maximum clicks...')
         plt.close(fig)

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
y = np.sin(2*x)

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('This is my plot')

ax2 = plt.axes([0.7, 0.05, 0.1, 0.075])
check_box = CheckButtons(ax2, ['On',], [False,], check_props={'color':'red', 'linewidth':1})

coords3 = []
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
plt.show()

输出

执行上述代码后，我们将得到以下输出：

Reached the maximum clicks...

观看下面的视频，观察点击事件功能在此处的工作方式。