matplotlib 使用滑块时如何更新Hoover注解

2uluyalo 于 2023-11-22 发布在其他

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**我的目标。**我正在使用matplotlib滑块绘制几个系列。我希望每个点都有悬停标签。每个点对应于测量。所以我想在这些悬停标签上显示测量名称。
**问题。**我如何更新新系列的标签（滑块位置）？如果我在更新功能中创建新光标，我会为每个点获得多个标签。所以我需要先以某种方式删除旧标签。我如何做到这一点？
**描述。**在第一张幻灯片上，我得到了带有A和B标签的点。在第二张幻灯片上，我应该得到C和D标签，但我再次得到A和B。
我的密码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider
import mplcursors as mplc
%matplotlib widget
data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'x': [1,3,3,2],'y': [4,7,5,1],'color': [1,2,3,2],'size' :[50,40,10,30],'slide': [1,1,2,2]}
df=pd.DataFrame.from_dict(data)
dff=df.loc[df['slide']==1]
z=list(set(df['slide'].to_list()))
x = dff['x'].to_list()
y = dff['y'].to_list()
lbl=dff['Name'].to_list()
fig, ax = plt.subplots()
ax.clear()
points = ax.scatter(x,y,s=100, alpha=0.5)
mplc.cursor(ax, hover=True).connect(
"add", lambda sel: sel.annotation.set_text(lbl[sel.index]))
xmin=min(x)
xmax=max(x)
ymin=min(y)
ymax=max(y)
ax.set_ylim([xmin-10,xmax+10])
ax.set_xlim([ymin-10,xmax+10])

axfreq = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.65, 0.03])
plot_slider = Slider(
    ax=axfreq,
    label='',
    valmin=0,
    valmax=len(z),
    valinit=1,
    valstep=1,)

def update(val):
    dff=df.loc[df['slide']==plot_slider.val]
    x = dff['x'].to_list()
    y = dff['y'].to_list()
    lbl=dff['Name'].to_list()
    points.set_offsets(np.c_[x,y])
plot_slider.on_changed(update)
plt.show()

字符串

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/77469168/how-to-update-hoover-annotations-when-using-a-slider

1条答案

按热度按时间

kognpnkq1#

我必须（!pip install mplcursors ipympl）才能运行你的代码。
以下是我的 * 解决方法 *，以在滑块更新后获得正确的注解/标签：

sliders = df["slide"].unique()

fig, ax = plt.subplots()

d = {}
for sl in sliders:
    lbl, x, y = df.loc[
        df["slide"].eq(sl), ["Name", "x", "y"]].T.to_numpy()
    pts = ax.scatter(x, y, s=100)
    curs = mplc.cursor(pts, hover=True)
    curs.connect("add", lambda sel, lbl=lbl:
        sel.annotation.set_text(lbl[sel.index]))
    d[sl] = {"cursor": curs, "scatter": pts}
    
axfreq = fig.add_axes([0.15, 0.01, 0.73, 0.03]) # << I adjusted this

plot_slider = Slider(
    ax=axfreq, label="", valinit=1, valstep=1,
    valmin=min(sliders), valmax=max(sliders))

def curscatter(sl, op=0.5):
    """Display the cur/pts for the requested slider only"""
    for _sl, inf in d.items():
        curs = inf["cursor"]; pts = inf["scatter"]
        pts.set_alpha(op if _sl == sl else 0)
        curs.visible = (_sl == sl)
        
def update(curr_sl):
    curscatter(curr_sl)

curscatter(plot_slider.val) # or curscatter(1) 
plot_slider.on_changed(update)
plt.show()

字符串
| 名称|X| y|颜色|大小|滑动|
| --|--|--|--|--|--|
| 一| 1 | 4 | 1 | 50 | 1 |
| B| 3 | 7 | 2 | 40 | 1 |
| C| 3 | 5 | 3 | 10 | 2 |
| D| 2 | 1 | 2 | 30 | 2 |
x1c 0d1x的数据

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