Matplotlib - 滑鼠移動

在一般的計算機程式設計和軟體設計中，術語滑鼠移動指的是將計算機滑鼠裝置在表面上移動以在螢幕上建立相應的滑鼠游標或指標移動的動作。

Matplotlib 中的滑鼠移動

Matplotlib 中的滑鼠移動事件允許使用者捕獲游標在繪製圖形上的位置。此功能能夠建立互動式功能，例如在游標位置顯示資訊或根據游標的移動即時更新視覺化。

在本教程中，我們將探討如何在 Matplotlib 中使用滑鼠移動事件來增強互動式繪圖。這是透過連線到motion_notify_event來完成的，您可以捕獲游標的位置並實現各種操作，為使用者提供一種直觀的方式來探索和分析繪製的資料。

示例

讓我們從一個簡單的示例開始，該示例在滑鼠移動到輸出圖形上時列印資料和畫素座標。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Input data for ploting a circle 
angs = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10**6)
rs = np.zeros_like(angs) + 1
xs = rs * np.cos(angs)
ys = rs * np.sin(angs)

# Create a figure
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))

# Plot the data
plt.plot(xs, ys)

# Function to handle the event 
def on_move(event):
   if event.inaxes:
      print(f'data coords {event.xdata}, {event.ydata},',
         f'pixel coords {event.x}, {event.y}')

# connect the event with the callable function
binding_id = plt.connect('motion_notify_event', on_move)

# Display the plot
plt.show()

輸出

執行上述程式後，您將獲得以下輸出：

從上圖中，您可以連續讀取滑鼠移動時的座標：

data coords 0.22000000000192466, 0.8999999999988899, pixel coords 413, 324
data coords 0.21188940092360364, 0.9071428571417381, pixel coords 411, 325
data coords 0.20377880184528263, 0.9142857142845864, pixel coords 409, 326
data coords 0.19972350230612212, 0.9214285714274346, pixel coords 408, 327
data coords 0.1916129032278011, 0.9214285714274346, pixel coords 406, 327
data coords 0.1916129032278011, 0.9285714285702829, pixel coords 406, 328
data coords 0.18755760368864083, 0.9285714285702829, pixel coords 405, 328
data coords 0.18350230414948032, 0.9357142857131315, pixel coords 404, 329
data coords 0.17944700461031982, 0.9357142857131315, pixel coords 403, 329
data coords 0.1753917050711593, 0.9357142857131315, pixel coords 402, 329
data coords 0.1753917050711593, 0.9428571428559798, pixel coords 402, 330
data coords 0.1713364055319988, 0.9428571428559798, pixel coords 401, 330
data coords 0.1672811059928383, 0.949999999998828, pixel coords 400, 331
data coords 0.1632258064536778, 0.949999999998828, pixel coords 399, 331

觀看下面的影片以觀察滑鼠移動事件功能在此處的工作方式。

滑鼠移動的即時繪圖

可以透過在 matplotlib 中使用 motion_notify_event 來實現滑鼠移動的近乎即時繪圖。此事件允許您捕獲滑鼠游標的動態移動，從而能夠建立互動式和響應式視覺化。

示例

以下示例演示瞭如何使用 Matplotlib 即時繪製滑鼠路徑。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create the plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))

# Set the limits of the plot
ax.set_xlim(0, 1920-1)
ax.set_ylim(0, 1080-1)

# Initialize lists to store mouse coordinates
x,y = [0], [0]

# create empty plot
points, = ax.plot([], [], '-', color='green')

# cache the background
background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)

def on_move(event):
   # Append the current mouse coordinates
   x.append(event.xdata)
   y.append(event.ydata)

   # Update the plot data  
   points.set_data(x,y)

   # Restore the background
   fig.canvas.restore_region(background)

   # Redraw the points
   ax.draw_artist(points)

   # Fill in the axes rectangle
   fig.canvas.blit(ax.bbox)

# Connect the on_move function to the motion_notify_event
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", on_move)

# Display the plot
plt.show()

輸出

執行上述程式後，您將獲得以下輸出：

觀看下面的影片以觀察滑鼠移動事件功能在此處的工作方式。

使用 TriFinder 高亮三角形

使用matplotlib.tri模組中的TriFinder類來識別三角剖分內的三角形。透過將其與motion_notify_event結合使用，您可以動態突出顯示滑鼠移動到三角剖分圖上的三角形。

示例

此示例演示了在 Matplotlib 中使用 TriFinder 物件。當滑鼠在三角剖分上移動時，游標下的三角形會突出顯示，並且三角形的索引會顯示在繪圖示題中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.tri import Triangulation

def update_highlighted_triangle(triangle_index):
   if triangle_index == -1:
      points = [0, 0, 0]
   else:
      points = triangulation.triangles[triangle_index]
   xs = triangulation.x[points]
   ys = triangulation.y[points]
   highlighted_polygon.set_xy(np.column_stack([xs, ys]))

def on_mouse_move(event):
   if event.inaxes is None:
      triangle_index = -1
   else:
      triangle_index = tri_finder(event.xdata, event.ydata)
   update_highlighted_triangle(triangle_index)
   ax.set_title(f'In triangle {triangle_index}')
   event.canvas.draw()

# Create a Triangulation.
num_angles = 16
num_radii = 5
min_radius = 0.25
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, num_radii)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], num_radii, axis=1)
angles[:, 1::2] += np.pi / num_angles
x_values = (radii*np.cos(angles)).flatten()
y_values = (radii*np.sin(angles)).flatten()
triangulation = Triangulation(x_values, y_values)
triangulation.set_mask(np.hypot(x_values[triangulation.triangles].mean(axis=1),
   y_values[triangulation.triangles].mean(axis=1))
   < min_radius)

# Use the triangulation's default TriFinder object.
tri_finder = triangulation.get_trifinder()

# Setup plot and callbacks.
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'aspect': 'equal'}, figsize=(7, 4))
ax.triplot(triangulation, 'bo-')
highlighted_polygon = Polygon([[0, 0], [0, 0]], facecolor='y')  # dummy data for (xs, ys)
update_highlighted_triangle(-1)
ax.add_patch(highlighted_polygon)
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_mouse_move)
plt.show()

輸出

執行上述程式後，您將獲得以下輸出：

觀看下面的影片以觀察滑鼠移動事件功能在此處的工作方式。

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