这篇文章主要介绍了python中matplotlib实现随鼠标滑动自动标注代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python+matplotlib进行鼠标交互，实现动态标注，数据可视化显示，鼠标划过时画一条竖线并使用标签来显示当前值。
Python3.6.5，代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Show(y): #参数为一个list len_y = len(y) x = range(len_y) _y = [y[-1]]*len_y fig = plt.figure(figsize=(960/72,360/72)) ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) ax1.plot(x, y, color='blue') line_x = ax1.plot(x, _y, color='skyblue')[0] line_y = ax1.axvline(x=len_y-1, color='skyblue') ax1.set_title('aaa') #标签 text0 = plt.text(len_y-1,y[-1],str(y[-1]),fontsize = 10) def scroll(event): axtemp=event.inaxes x_min, x_max = axtemp.get_xlim() fanwei_x = (x_max - x_min) / 10 if event.button == 'up': axtemp.set(xlim=(x_min + fanwei_x, x_max - fanwei_<span style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码网</span>x)) elif event.button == 'down': axtemp.set(xlim=(x_min - fanwei_x, x_max + fanwei_x)) fig.canvas.draw_idle() #这个函数实时更新图片的显示内容 def motion(event): try: temp = y[int(np.round(event.xdata))] for i in range(len_y): _y[i] = temp line_x.set_ydata(_y) line_y.set_xdata(event.xdata) ###### text0.set_position((event.xdata, temp)) text0.set_text(str(temp)) fig.canvas.draw_idle() # 绘图动作实时反映在图像上 except: pass fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', scroll) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', motion) plt.show()
效果演示：
补充知识：matplotlib获取鼠标所在位置的axes
手头的项目遇到一个问题，如何获取鼠标所在位置的axes对应的obspy.core.trace。在绘制axes时，我设置了一个数组用来保存每一个trace所对应的axes，这样比较方便绘制标签。但我的项目需要对绘制的图像做放大缩小以及拖拽，这需要我单独对一个axes来进行相应的操作。那么如何通过axes来获得对应的trace呢？我想了这几个办法：
1.设置一个hash表，记录每一个axes与trace的对应情况，通过鼠标操作传入的event，可以得到当前axes的引用地址，以这个引用地址作为关键字查找hash表，获取对应trace。
2.通过axes引用地址定位到mpl的axes数组，通过axes数组的下标来访问绘制时设置的数组获得trace。
3.获取axes.label的内容，作为关键字去遍历obspy.core.stream，获取trace。
4.通过event获取鼠标位置，在结合画布大小通过计算得到数组下标，在访问绘制时设置的数组可以得到trace
前三种方法都不能保证一定能获取到trace,并且有出错的风险，但是如果可以实现，可靠性是大于最后一种，但是最后一种实现起来是最简单的，明天我再思考如何通过matplotlib的鼠标事件来获取对应的trace
后来发现，可以采用第三种方法。访问event.inaxes来获得
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