¿Existe un equivalente de matplotlib del datacursormode de MATLAB?

En MATLAB, se puede usar datacursormode para agregar anotación a un gráfico cuando el usuario se acerca. ¿Hay tal cosa en matplotlib? O necesito escribir mi propio evento usando matplotlib.text.Annotation ?

Edición tardía / Plug Shameless: ahora está disponible (con mucha más funcionalidad) como mpldatacursor . Llamar a mpldatacursor.datacursor() lo habilitará para todos los artistas de matplotlib (incluido el soporte básico para valores z en imágenes, etc.).


Que yo sepa, no hay uno ya implementado, pero no es demasiado difícil escribir algo similar:

 import matplotlib.pyplot as plt class DataCursor(object): text_template = 'x: %0.2f\ny: %0.2f' x, y = 0.0, 0.0 xoffset, yoffset = -20, 20 text_template = 'x: %0.2f\ny: %0.2f' def __init__(self, ax): self.ax = ax self.annotation = ax.annotate(self.text_template, xy=(self.x, self.y), xytext=(self.xoffset, self.yoffset), textcoords='offset points', ha='right', va='bottom', bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0') ) self.annotation.set_visible(False) def __call__(self, event): self.event = event # xdata, ydata = event.artist.get_data() # self.x, self.y = xdata[event.ind], ydata[event.ind] self.x, self.y = event.mouseevent.xdata, event.mouseevent.ydata if self.x is not None: self.annotation.xy = self.x, self.y self.annotation.set_text(self.text_template % (self.x, self.y)) self.annotation.set_visible(True) event.canvas.draw() fig = plt.figure() line, = plt.plot(range(10), 'ro-') fig.canvas.mpl_connect('pick_event', DataCursor(plt.gca())) line.set_picker(5) # Tolerance in points 

Datacursor-ish cosa en matplotlib

Como parece que al menos algunas personas están usando esto, a continuación, agregué una versión actualizada.

La nueva versión tiene un uso más sencillo y mucha más documentación (es decir, un poquito, al menos).

Básicamente lo usarías de forma similar a esto:

 plt.figure() plt.subplot(2,1,1) line1, = plt.plot(range(10), 'ro-') plt.subplot(2,1,2) line2, = plt.plot(range(10), 'bo-') DataCursor([line1, line2]) plt.show() 

Las principales diferencias son que a) no hay necesidad de llamar a line.set_picker(...) , b) no hay necesidad de llamar a fig.canvas.mpl_connect , yc) esta versión maneja múltiples ejes y múltiples figuras.

 from matplotlib import cbook class DataCursor(object): """A simple data cursor widget that displays the x,y location of a matplotlib artist when it is selected.""" def __init__(self, artists, tolerance=5, offsets=(-20, 20), template='x: %0.2f\ny: %0.2f', display_all=False): """Create the data cursor and connect it to the relevant figure. "artists" is the matplotlib artist or sequence of artists that will be selected. "tolerance" is the radius (in points) that the mouse click must be within to select the artist. "offsets" is a tuple of (x,y) offsets in points from the selected point to the displayed annotation box "template" is the format string to be used. Note: For compatibility with older versions of python, this uses the old-style (%) formatting specification. "display_all" controls whether more than one annotation box will be shown if there are multiple axes. Only one will be shown per-axis, regardless. """ self.template = template self.offsets = offsets self.display_all = display_all if not cbook.iterable(artists): artists = [artists] self.artists = artists self.axes = tuple(set(art.axes for art in self.artists)) self.figures = tuple(set(ax.figure for ax in self.axes)) self.annotations = {} for ax in self.axes: self.annotations[ax] = self.annotate(ax) for artist in self.artists: artist.set_picker(tolerance) for fig in self.figures: fig.canvas.mpl_connect('pick_event', self) def annotate(self, ax): """Draws and hides the annotation box for the given axis "ax".""" annotation = ax.annotate(self.template, xy=(0, 0), ha='right', xytext=self.offsets, textcoords='offset points', va='bottom', bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0') ) annotation.set_visible(False) return annotation def __call__(self, event): """Intended to be called through "mpl_connect".""" # Rather than trying to interpolate, just display the clicked coords # This will only be called if it's within "tolerance", anyway. x, y = event.mouseevent.xdata, event.mouseevent.ydata annotation = self.annotations[event.artist.axes] if x is not None: if not self.display_all: # Hide any other annotation boxes... for ann in self.annotations.values(): ann.set_visible(False) # Update the annotation in the current axis.. annotation.xy = x, y annotation.set_text(self.template % (x, y)) annotation.set_visible(True) event.canvas.draw() if __name__ == '__main__': import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(2,1,1) line1, = plt.plot(range(10), 'ro-') plt.subplot(2,1,2) line2, = plt.plot(range(10), 'bo-') DataCursor([line1, line2]) plt.show()