Matplotlib - findobj 演示

在 Matplotlib 中，findobj 是一種用於定位和操作圖形中圖形物件的方法。其主要目的是提供一種靈活且方便的方式來搜尋特定圖形物件例項並修改其在繪圖中的屬性。

此方法在兩種介面中都可用，例如 pyplot.findobj() 和 axes.Axes.findobj()（pyplot 和麵向物件介面）。Matplotlib 中的所有圖形物件都繼承此方法，允許在其層次結構中進行遞迴搜尋。findobj 方法採用匹配條件，並可以選擇將物件本身包含在搜尋中。

在本教程中，我們將探討 Matplotlib 中 findobj 方法背後的基本概念。

查詢物件

findobj() 方法可用於在繪圖中定位特定型別的物件。例如，使用者可以搜尋 Line2D 例項以識別當前 Axes 中繪製的線條。

示例

以下示例使用 plot() 方法建立兩組線圖，然後您可以使用 findobj() 方法查詢與正弦線對應的 Line2D 例項。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np

# Generate data
t = np.arange(0, 4, 0.1)
F1 = np.sin(2 * t)
F2 = np.exp(-t*4)

# Plot two lines
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
line1, = ax.plot(t, F1, 'green', label='Sinusoidal')	
line2, = ax.plot(t, F2, 'b--', label='Exponential Decay')

# Find the Line object corresponding to the sinusoidal line
line_handle = plt.gca().findobj(Line2D)[0]

# Display the results
print("Found Line2D instance:", line_handle)

# Display the modified plot
plt.legend()
plt.show()

輸出

執行上述程式碼後，我們將獲得以下輸出：

Found Line2D instance: Line2D(Sinusoidal)

修改物件

使用 findobj() 方法找到/識別物件後，使用者可以修改其屬性以實現所需的視覺化效果。這包括更改顏色、線型、文字內容等屬性。

示例 1

這是一個示例，它建立一個包含三個包含不同文字內容的文字物件的繪圖。Axes.findobj() 方法用於查詢具有特定文字內容（'tutorialspoint'）的文字物件。找到後，文字內容將修改為 'Tutorialspoint :)'，其顏色將更改為綠色。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.text import Text

# Create a plot with a text object
fig, ax = plt.subplots()
ax.text(.4, .5, s='tutorialspoint')
ax.text(.1, .1, s='Python')
ax.text(.8, .8, s='Matplotlib')

# Find the Text object with the text 'tutorialspoint'
text_handle = ax.findobj(
   lambda artist: isinstance(artist, Text) and artist.get_text() == 'tutorialspoint')[0]

# Modify the text
text_handle.set_text('Tutorialspoint :)')
text_handle.set_color('green')
plt.show()

輸出

執行上述程式碼後，我們將獲得以下輸出：

使用者還可以定義自定義匹配函式，以根據特定條件篩選物件。這允許更復雜的搜尋，並啟用對圖形物件的更高級別的操作。

示例 2

這是另一個示例，演示瞭如何使用自定義匹配函式使用 Figure.findobj() 方法修改物件。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.text as text
import numpy as np

# Generate data 
t = np.arange(0, 4, 0.1)
F1 = np.sin(2 * t)
F2 = np.exp(-t * 4)

# Plot two lines
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
line1, = ax.plot(t, F1, 'red', label='Sinusoidal')
line2, = ax.plot(t, F2, 'k--', label='Exponential Decay')

plt.grid(False)
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title('Modifying the Objects')

# Define a custom function for matching
def myfunc(x):
   return hasattr(x, 'set_color') and not hasattr(x, 'set_facecolor')

# Modify objects based on the custom function
for o in fig.findobj(myfunc):
   o.set_color('green')

# Display the modified plot
plt.show()

輸出

執行上述程式碼後，我們將獲得以下輸出：