Python数据可视化（六）

news2024/11/19 17:19:57

实现事件处理效果

我们借助 matplotlib 可以实现事件处理效果，例如，单击关闭画布会出现画布被关闭的文本提示，在画布上的图形界面任意位置单击可以获得放大后的此处图形界面等。下面，我们就挑选一些典型的事件处理案例来讲解实现事件处理效果的方法。

一，单击关闭画布后出现事件结果提示

当关闭画布后，通过引入事件处理机制，就可以看到事件处理结果的文本内容。也就是说，我们对画布所做的动作是可以被捕捉到的，进而以文本形式展示捕捉到的事件信息。

1.代码示例

from __future__ import print_function
import matplotlib.pyplot as plt


def handle_event(close):
    print("Handling Event: Closed Figure!")

font_style = dict(family="serif", weight="black", size=50)

fig = plt.figure()
fig.canvas.mpl_connect("close_event", handle_event)

plt.text(0.15, 0.5, "close_event", **font_style)

plt.show()

2.代码解释

这一事件处理机制的关键代码是“fig.canvas.mpl_connect("close_event", handle_event)”，也就是将关闭画布事件和事件处理效果进行关联，从而使得关闭动作可以被有效地追踪和展示。事件处理效果是在函数 handle_event()中进行设置的，也就是以文本形式展示事件处理效果。

和JS里面的事件绑定差不多。

二，画布局部放大效果的实现方法

如果我们想尝试观察图形展示界面上的局部视图效果，就可以借助事件处理机制以图形局部放大效果的方式进行细节展示。这样，即使展示效果不好观察，也可以通过局部放大的办法进行展示效果的深入考察和分析。接下来，我们就以散点图为例，讲解局部放大效果的设置方法。

1.代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig1, ax1 = plt.subplots(1, 1)
fig2, ax2 = plt.subplots(1, 1)

ax1.set_xlim(0, 1)
ax1.set_ylim(0, 1)
ax1.set_autoscale_on(False)
ax1.set_title("Click to zoom")

ax2.set_xlim(0.0, 0.4)
ax2.set_ylim(0.0, 0.4)
ax2.set_autoscale_on(False)
ax2.set_title("Zoom window")

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
s = np.random.rand(100) * 100
c = np.random.rand(100)

ax1.scatter(x, y, s, c)
ax2.scatter(x, y, s, c)


def clicktozoom(event):
    if event.button != 1:
        return
    x, y = event.xdata, event.ydata
    ax2.set_xlim(x - 0.15, x + 0.15)
    ax2.set_ylim(y - 0.15, y + 0.15)
    fig2.canvas.draw()


fig1.canvas.mpl_connect("button_press_event", clicktozoom)

plt.show()