Matplotlib - 套索选择器

什么是套索选择器？

Matplotlib 中的套索选择器是一个强大的工具，它使用户能够通过绘制自由形式的不规则形状（套索）来交互式地选择绘图中的数据点或感兴趣的区域。它提供了一种直观的方式来动态地子集或操作数据，使其在探索性数据分析和交互式可视化应用程序中特别有用。

Matplotlib 中的套索选择器为交互式数据探索和分析提供了多功能工具。通过将其与回调函数和自定义选项相结合，用户可以创建符合其特定需求的动态且引人入胜的可视化效果。

用例和应用

以下是套索选择器的用例和应用。

数据子集 - 套索选择器对于选择和隔离绘图中的特定数据点非常有价值，使用户能够关注大型数据集中的感兴趣子集。

异常值检测 - 它可用于通过交互式突出显示和检查感兴趣区域来识别数据中的异常值或异常模式。

数据分析 - 套索选择器通过允许用户动态地探索数据中的关系和模式来促进探索性数据分析。

交互式可视化 - 在交互式可视化应用程序中，套索选择器通过提供一种直接且直观的方式来与绘制的数据进行交互来增强用户参与度。

与其他小部件集成 - 套索选择器可以与其他 Matplotlib 小部件（如按钮或滑块）组合，以创建更复杂和交互式的可视化效果。

套索选择器的关键特性和组件

以下是套索选择器的关键特性和组件。让我们详细了解每一个。

激活

要使用套索选择器，我们需要在 Matplotlib 绘图中激活它。这通常是通过使用 **matplotlib.widgets** 模块提供的 **LassoSelector** 类来完成的。并且我们还需要导入 matplotlib 库的 pyplot 模块。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.widgets import LassoSelector

初始化

创建一个 **LassoSelector** 类的实例，并将其与我们希望套索选择发生在其中的特定坐标轴关联。我们还需要定义一个回调函数，该函数将在套索完成时执行。

示例

在下面的示例中，**ax** 是套索选择将发生在其中的坐标轴对象，而 onlasso 是将在选择顶点时调用的回调函数。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.widgets import LassoSelector
def onlasso(vertices):
   # Process selected data based on vertices
   pass
lasso = LassoSelector(ax, onlasso)

交互式选择

一旦套索选择器被激活，用户就可以通过点击并拖动鼠标来与绘图进行交互，从而在所需数据点周围绘制套索。套索的顶点在拖动过程中会不断更新。

回调函数

此示例中的回调函数 **onlasso** 在套索选择完成时执行。它接收定义套索形状的顶点列表。在回调函数中，我们可以实现处理或操作落在选定区域内的数据点的逻辑。

def onlasso(vertices):
   # Process selected data based on vertices
   selected_data = process_data_within_lasso(vertices)
   # Perform further actions with the selected data

自定义

套索选择器可以自定义以适应特定要求。可以调整套索线的显示、套索检测的容差或光标样式等参数，以增强用户体验。

在下面的代码行中，**lineprops** 允许自定义套索线的显示，其他参数定义属性，如用于选择的按钮、跨度坐标和交互性。

lasso = LassoSelector(ax, onlasso, lineprops=dict(color='red', linewidth=2), button=1, spancoords='data', interactive=True)

示例

现在让我们将上面定义的所有步骤组合在一起创建代码。在此示例中，**PointInPolygon** 函数检查每个数据点是否在套索多边形内。然后，选定的点将在绘图中突出显示。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import LassoSelector
import numpy as np
# Generate sample data
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# Create a scatter plot
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x, y)
# Callback function for lasso selection
def onlasso(selected):
   indices = np.nonzero(selected)[0]
   selected_points = [(x, y)]
   print("Selected points:", selected_points)
# Create a Lasso Selector
lasso_selector = LassoSelector(ax, onlasso)
plt.show()

输出

示例

以下是如何在 Matplotlib 中使用套索选择器的示例。在此示例中，我们将创建一个散点图，用户可以使用套索选择器交互式地选择数据点。选定的数据点将打印到控制台。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import LassoSelector
import numpy as np
# Generate random data for the scatter plot
np.random.seed(42)
x_data = np.random.rand(50)
y_data = np.random.rand(50)
# Function to be called on lasso selection
def onlasso(vertices):
   selected_indices = lasso_selector.ind_verts
   selected_data = [(x_data, y_data)]
   print("Selected Data:", selected_data)
# Create a scatter plot
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.plot(x_data, y_data, picker=True)  # Enable picker for each data point
# Add Lasso Selector to the plot
lasso_selector = LassoSelector(ax, onlasso)
# Function to handle pick events (enable data point picking)
def onpick(event):
   if event.artist == scatter:
      lasso_selector.set_active(True)
# Connect the pick event to the onpick function
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)
plt.show()

输出

打印页面