Matplotlib: ответ на события кликов

Я хочу сделать следующее, используя matplotlib:

  • Создайте линию между двумя точками, выполнив следующие действия: я. Дважды щелкните по холсту, используя кнопку "Влево" (созданная первая точка) II. Либо перетащите мышь в (или просто нажмите) вторую точку II. Проведите линию между первой и второй точкой.

  • Поместите зеленый (или любой другой цвет) круг на холст, выполнив следующие действия: я. Двойной щелчок на холсте с помощью кнопки RIGHT

  • Так как я, вероятно, ошибаюсь при двойном щелчке, я хочу иметь возможность выбрать построенный круг (или линию) и нажать кнопку удаления, чтобы удалить выбранный элемент.

Назад в старые добрые времена VB, это была 15-минутная работа. Потратив несколько часов на это, у меня кончились идеи.

Это то, что у меня есть до сих пор:

import matplotlib.pyplot as plt


class LineDrawer(object):
    lines = []
    def draw_line(self):
        ax = plt.gca()
        xy = plt.ginput(2)

        x = [p[0] for p in xy]
        y = [p[1] for p in xy]
        line = plt.plot(x,y)
        ax.figure.canvas.draw()

        self.lines.append(line)


def onclick(event):
    if event.dblclick:
        if event.button == 1:
            # Draw line
            ld = LineDrawer()
            ld.draw_line() # here you click on the plot
        elif event.button == 3:
            # Write to figure
            plt.figtext(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic', bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
            circ = plt.Circle((event.x, event.y), radius=0.07, color='g')
            ax.add_patch(circ)
            plt.draw()
        else:
            pass # Do nothing


def onpick(event):
    thisline = event.artist
    xdata = thisline.get_xdata()
    ydata = thisline.get_ydata()
    ind = event.ind
    print ('onpick points:', zip(xdata[ind], ydata[ind]))



fig, ax = plt.subplots()

connection_id = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)


plt.tight_layout()

plt.show()

Помимо функции удаления, которой я еще не дошел до конца, почему мой код не выполняет требования 1 и 2?

Что я делаю неправильно?, что более важно, как я могу исправить код, чтобы получить требуемую функциональность?

Ответ 1

Вы почти там, но ваша логика отправляет код, чтобы нарисовать строку с двойным щелчком, не сохраняя, где был двойной щелчок, поэтому для этого требуется два одиночных щелчка. Кроме того, вам нужно было нарисовать холст в коде круга. Здесь минимально пересмотренная версия, которая выполняет требования 1 и 2:

import matplotlib.pyplot as plt


class LineDrawer(object):
    lines = []
    def draw_line(self, startx,starty):
        ax = plt.gca()
        xy = plt.ginput(1)
        x = [startx,xy[0][0]]
        y = [starty,xy[0][1]]
        line = plt.plot(x,y)
        ax.figure.canvas.draw()

        self.lines.append(line)


def onclick(event):
    if event.dblclick:
        if event.button == 1:
            # Draw line
            ld = LineDrawer()
            ld.draw_line(event.xdata,event.ydata) # here you click on the plot
        elif event.button == 3:
            # Write to figure
            plt.figtext(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic', bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
            circ = plt.Circle((event.xdata, event.ydata), radius=0.07, color='g')
            ax.add_patch(circ)
            ax.figure.canvas.draw()
        else:
            pass # Do nothing


def onpick(event):
    thisline = event.artist
    xdata = thisline.get_xdata()
    ydata = thisline.get_ydata()
    ind = event.ind
    print ('onpick points:', zip(xdata[ind], ydata[ind]))



fig, ax = plt.subplots()

connection_id = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)


plt.tight_layout()

plt.show()

Обратите внимание, что matplotlib не может быть лучшим или самым простым способом для реализации этих требований - также ось будет автоматически масштабироваться при рисовании первой строки в ее нынешнем виде. Вы можете изменить это, установив xlim и ylim. например следующим образом:

ax.set_xlim([0,2])
ax.set_ylim([0,2])

Чтобы реализовать требование 3, вам нужно будет сохранить выбранный объект и прослушать удаленное нажатие клавиши для удаления. Здесь версия, сочетающая все вышеперечисленное. Я старался как можно больше придерживаться вашего дизайна. Я сохраняю ссылку на выбранный объект в соответствующем объекте осей. Возможно, вы захотите реализовать свою собственную структуру данных для хранения выбранного объекта, если вам не нравится вставлять его в текущую ось. Я протестировал его немного, но, вероятно, есть последовательности нажатия/нажатия клавиш, которые могут сбить с толку логику.

import matplotlib.pyplot as plt

# function to draw lines - from matplotlib examples.  Note you don't need
# to keep a reference to the lines drawn, so I've removed the class as it
# is overkill for your purposes
def draw_line(startx,starty):
        ax = plt.gca()
        xy = plt.ginput(1)
        x = [startx,xy[0][0]]
        y = [starty,xy[0][1]]
        line = ax.plot(x,y, picker=5) # note that picker=5 means a click within 5 pixels will "pick" the Line2D object
        ax.figure.canvas.draw()        

def onclick(event):
    """
    This implements click functionality.  If it a double click do something,
    else ignore.
    Once in the double click block, if its a left click, wait for a further 
    click and draw a line between the double click co-ordinates and that click
    (using ginput(1) - the 1 means wait for one mouse input - a higher number
    is used to get multiple clicks to define a polyline)
    If the double click was a right click, draw the fixed radius circle

    """
    if event.dblclick:
        if event.button == 1:
            # Draw line
            draw_line(event.xdata,event.ydata) # here you click on the plot
        elif event.button == 3:
            # Write to figure
            plt.figtext(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic', bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
            circ = plt.Circle((event.xdata, event.ydata), radius=0.07, color='g', picker = True)
            ax.add_patch(circ)
            ax.figure.canvas.draw()
        else:
            pass # Do nothing


def onpick(event):    
    """
    Handles the pick event - if an object has been picked, store a
    reference to it.  We do this by simply adding a reference to it
    named 'stored_pick' to the axes object.  Note that in python we
    can dynamically add an attribute variable (stored_pick) to an 
    existing object - even one that is produced by a library as in this
    case
    """
    this_artist = event.artist #the picked object is available as event.artist
    # print(this_artist) #For debug just to show you which object is picked
    plt.gca().picked_object = this_artist

def on_key(event):
    """
    Function to be bound to the key press event
    If the key pressed is delete and there is a picked object,
    remove that object from the canvas
    """
    if event.key == u'delete':
        ax = plt.gca()
        if ax.picked_object:
            ax.picked_object.remove()
            ax.picked_object = None
            ax.figure.canvas.draw()


fig, ax = plt.subplots()

#First we need to catch three types of event, clicks, "picks" (a specialised
#type of click to select an object on a matplotlib canvas) and key presses.
#The logic is - if it a right double click, wait for the next click and draw
#a line, if its a right double click draw a fixed radius circle.  If it a
#pick, store a reference to the picked item until the next keypress.  If it's
#a keypress - test if it delete and if so, remove the picked object.
#The functions (defined above) bound to the events implement this logic
connection_id = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)
cid = fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', on_key)

#set the size of the matplotlib figure in data units, so that it doesn't
#auto-resize (which it will be default on the first drawn item)
ax.set_xlim([0,2])
ax.set_ylim([0,2])
ax.aspect = 1
plt.tight_layout()

plt.show()