Matplotlib - 矩形选择器

介绍

Matplotlib 库没有内置的RectangleSelector 小部件。但是，我们可以使用 Matplotlib 的事件处理机制来实现类似的功能。RectangleSelector 通常允许用户在绘图上绘制一个矩形，并且选择矩形内的所有数据点。

矩形选择器的关键概念

以下是矩形选择器的关键概念。

用户交互 - RectangleSelector 提供了一种方法，允许用户通过单击和拖动鼠标在绘图上交互式地绘制矩形。
数据选择 - RectangleSelector 的主要目的是选择绘制的矩形内的数据点的子集。这对于数据探索和分析等任务很有价值。
事件处理 - 实现涉及处理鼠标事件（例如按钮按下和释放）以跟踪绘制矩形的坐标。

用例

以下是 RectangularSelector 小部件的用例。

数据子集 - RectangleSelector 可用于选择和分析较大数据集中的数据点的子集。
数据探索 - 用户可以交互式地探索绘图的不同区域，以了解特定区域的模式或趋势。
交互式仪表板 - 对于交互式仪表板或应用程序，可以集成 RectangleSelector 以允许用户动态选择和分析数据。
感兴趣区域 (ROI) 选择 - 在科学或工程应用中，用户可能希望定义感兴趣区域以进行进一步调查。

实施步骤

要在 Matplotlib 中实现自定义矩形选择器，我们通常可以遵循以下步骤。

启用鼠标事件 - Matplotlib 允许我们捕获鼠标事件，例如按钮按下、释放和移动。我们需要启用这些事件来跟踪用户的交互。
捕获鼠标按下事件 - 当用户单击鼠标按钮以开始绘制矩形时，捕获初始鼠标位置。
捕获鼠标移动事件 - 当用户移动鼠标时，捕获当前位置以动态更新正在绘制的矩形的大小。
捕获鼠标释放事件 - 当用户释放鼠标按钮时，它将完成矩形的位置和大小。
突出显示或选择数据点 - 确定所选矩形内的所有数据点，并执行任何必要的操作，例如突出显示、选择或放大所选区域。

示例

这是另一个使用上面定义的所有实现步骤的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
class RectangleSelector:
   def __init__(self, ax):
      self.ax = ax
      self.start_point = None
      self.rect = None
      self.cid_press = ax.figure.canvas.mpl_connect('button_press_event', self.on_press)
      self.cid_release = ax.figure.canvas.mpl_connect('button_release_event', self.on_release)
      self.cid_motion = ax.figure.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', self.on_motion)
   def on_press(self, event):
      if event.inaxes == self.ax:
         self.start_point = (event.xdata, event.ydata)
         self.rect = Rectangle(self.start_point, 0, 0, edgecolor='red', alpha=0.2)
         self.ax.add_patch(self.rect)
   def on_motion(self, event):
      if self.start_point is not None and event.inaxes == self.ax:
         width = event.xdata - self.start_point[0]
         height = event.ydata - self.start_point[1]
         self.rect.set_width(width)
         self.rect.set_height(height)
         self.ax.figure.canvas.draw()
   def on_release(self, event):
      if self.start_point is not None:
         # Determine the data points within the rectangle and perform actions as needed
         selected_data = self.get_data_within_rectangle()
         print("Selected Data:", selected_data)
         self.start_point = None
         self.rect.remove()
         self.ax.figure.canvas.draw()
   def get_data_within_rectangle(self):
      # Placeholder function to determine data points within the rectangle
      # Implement logic to identify data points based on the rectangle's coordinates
      return [(1, 2), (3, 4)]  # Example data points
# Create a scatter plot with random data
import numpy as np
np.random.seed(42)
x_data = np.random.rand(50)
y_data = np.random.rand(50)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x_data, y_data)
# Initialize the RectangleSelector
rect_selector = RectangleSelector(ax)
plt.show()

输出

Selected Data: [(1, 2), (3, 4)]

实施注意事项

在我们在绘图上实现 RectangularSelector 时，我们必须考虑以下几点。

回调函数 - 回调函数应处理所选数据或根据所选区域触发特定操作。

自定义 - 可以自定义 RectangleSelector 以满足特定需求，例如更改矩形的外观或设置最小跨度约束。

性能 - 根据数据集的大小，实现的性能可能会有所不同。对于大型数据集，可能需要进行优化。

实现示例

以下是如何在 Matplotlib 中实现简单矩形选择器功能的示例。

在这个示例中，我们使用onselect 和RectangleSelector() 函数来创建矩形选择器。

onselect() - 当用户完成绘制矩形时，将触发此函数。它打印所选矩形的坐标。

RectangleSelector() - 通过指定轴 ax、回调函数 onselect、矩形的绘制类型 box（默认）以及其他自定义参数来创建 RectangleSelector。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import RectangleSelector
import numpy as np
# Sample data
np.random.seed(42)
x_data = np.random.rand(100)
y_data = np.random.rand(100)
# Function to be triggered on rectangle selection
def onselect(eclick, erelease):
   x1, y1 = eclick.xdata, eclick.ydata
   x2, y2 = erelease.xdata, erelease.ydata
   print(f"Selected rectangle coordinates: ({x1}, {y1}) to ({x2}, {y2})")
# Create a scatter plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x_data, y_data)
# Define the RectangleSelector
rect_selector = RectangleSelector(ax, onselect, useblit=True, button=[1], minspanx=5, minspany=5, spancoords='pixels')
plt.show()

输出

Selected rectangle coordinates: (0.23518152400439746, 0.6559523809523811) to (0.6729136329804333, 1.05)

注意 - 要在绘图上绘制矩形，请拖动光标，坐标值将根据用户选择而变化。

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