当前位置 博文首页 > matplotlib交互式数据光标实现(mplcursors)
mplcursors包也可以为matplotlib提供交互式的数据光标（弹出式注释框），它的灵感来源于mpldatacursor包，可以认为是基于mpldatacursor包的二次开发。
相对于mpldatacursor包，mplcursors包最大的特点就是提供了一些相对底层的API，这样功能实现更加灵活。
pip install mplcursors
mplcursors包的基本应用方法与mpldatacursor包类似，直接应用cursor函数即可。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mplcursors
data = np.outer(range(10), range(1, 5))
fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.set_title("Click somewhere on a line.\nRight-click to deselect.\n"
"Annotations can be dragged.")
mplcursors.cursor(lines) # or just mplcursors.cursor()
plt.show()
mpldatacursor包中自定义功能主要通过向datacursor函数传递实参实现。
mplcursors包中的cursor函数对标mpldatacursor包中的datacursor函数，但是在参数上发生了变化，保留了artists、hover、bindings、multiple、highlight等类似参数。
mplcursors包增加Selection对象（底层为namedtuple）表示选择的数据元素的属性。
当选中某个数据点时，可以通过添加（add）或删除（remove）事件触发、注册回调函数实现功能，回调函数只有一个参数，及选择的数据点。
在注册回调函数时，mplcursors包支持使用装饰器。
下面以修改显示文本信息为例对比下mpldatacursor与mplcursors的不同实现方式。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor
ax=plt.gca()
labels = ["a", "b", "c"]
for i in range(3):
ax.plot(i, i,'o', label=labels[i])
datacursor(formatter='{label}'.format)
plt.show()
mplcursors实现方式一
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import mplcursors ax=plt.gca() lines = ax.plot(range(3), range(3), "o") labels = ["a", "b", "c"] cursor = mplcursors.cursor(lines) cursor.connect( "add", lambda sel: sel.annotation.set_text(labels[sel.target.index])) plt.show()
mplcursors实现方式二
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mplcursors
ax=plt.gca()
lines = ax.plot(range(3), range(3), "o")
labels = ["a", "b", "c"]
cursor = mplcursors.cursor(lines)
@cursor.connect("add")
def on_add(sel):
sel.annotation.set_text(labels[sel.target.index])
plt.show()
mplcursors包实现的功能与mpldatacursor包非常相似。相对而言mplcursors包的API更加灵活，通过connect函数或者装饰器自定义属性耦合性更弱，便于实现绘图与数据光标实现的分离。
https://mplcursors.readthedocs.io/en/stable/
https://github.com/anntzer/mplcursors
