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[matplotlib] axis_limit_selecter.py、 figureの横に小さなヒストグラムを表示し、グラフのlim()を設定するウィジェット
#! coding:utf-8
"""
DraggableLine.py
MatplotlibのFigure上で、オブジェクトをD&Dで動かすための関数
## 注意:
ドラッグアンドドロップした座標は、使う場面によって様々なので、
モジュールとして使うのには汎用性はない。
随時、サブ関数として宣言して使うこと
## 使い方:
fig,ax = plt.subplot()
lines, = ax.plot(X)
# ラインにイベントをコネクトして格納しておく
dls = []
for line in lines:
dl = DraggableLine(line)
dl.connect()
dls.append(dl)
"""
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
class DraggableLine:
""" y方向のみしか動かない
"""
lock = None # Only one can be animated at a time
def __init__(self, line):
self.line = line
self.press = None
self.background = None
def connect(self):
"""connect to all the events we needs"""
self.cidpress = self.line.figure.canvas.mpl_connect('button_press_event', self.on_press)
self.cidrelease = self.line.figure.canvas.mpl_connect('button_release_event', self.on_release)
self.cidmotion = self.line.figure.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', self.on_motion)
def on_press(self, event):
# クリックがaxes内かを保障
if event.inaxes is not self.line.axes:
return
# アニメーション可能かチェック
# ロックされていればreturn
if DraggableLine.lock is not None:
return
contains, attrd = self.line.contains(event)
if not contains:
return
# マウスがクリックされた時の, rectの位置 (左下)
x0, x1 = self.line.get_xdata()
y0, y1 = self.line.get_ydata()
# マウスがクリックされた時の, マウス座標も格納
self.press = x0, y0, x1, y1, event.xdata, event.ydata
# #######################################
# アニメーション
# #######################################
DraggableLine.lock = self
# ハンドラの取得
canvas = self.line.figure.canvas
axes = self.line.axes
# アニメーションのセット
self.line.set_animated(True)
canvas.draw()
# 背景のセット
self.background = canvas.copy_from_bbox(self.line.axes.bbox)
# rectだけを再描画 (now redraw just the rectangle)
axes.draw_artist(self.line)
# 移動したとこだけ再描画? (and blit just the redrawn area)
canvas.blit(axes.bbox)
def on_motion(self, event):
""" マウスの動きを常に監視 """
# アニメーションフラグ
if DraggableLine.lock is not self:
return
# マウス押下のフラグ
# if self.press is None:
# return
# 座標値内を保障
if event.inaxes is not self.line.axes:
return
# x0, y0、移動前のrectの基準座標 (左下)
# xpress, ypress、移動前のマウス座標
x0, y0, x1, y1, xpress, ypress = self.press
# 移動前のマウス座標と、現在のマウス座標から移動距離を算出
dx = event.xdata - xpress
dy = event.ydata - ypress
# print 'x0=%f, xpress=%f, event.xdata=%f, dx=%f, x0+dx=%f' % (x0, xpress, event.xdata, dx, x0+dx)
# rectに移動距離分の座標値を加算
# self.line.set_x(x0+dx)
self.line.set_ydata([y0 + dy, y1 + dy])
# #######################################
# アニメーション
# #######################################
# ハンドラの取得
canvas = self.line.figure.canvas
axes = self.line.axes
# restore the background region
canvas.restore_region(self.background)
# redraw just the current rectangel
axes.draw_artist(self.line)
# blit just the redrawn area
canvas.blit(axes.bbox)
# 再描画
# self.rect.figure.canvas.draw()
def on_release(self, event):
if DraggableLine.lock is not self:
return
self.press = None
# #######################################
# アニメーション
# #######################################
DraggableLine.lock = None
self.line.set_animated(False)
self.background = None
# 再描画
self.line.figure.canvas.draw()
class axisLimitSelector2D:
def __init__(self,X, fig, ax1, ax2):
self.ax1 = ax1
self.ax2 = ax2
self.fig = fig
# ax2にヒストグラムを表示
n, bins, patches = ax2.hist(x=X, bins=100, orientation='horizontal', histtype='step')
# 目盛の設定
ax1.grid()
ax2.set_xticklabels([])
ax2.set_yticklabels([])
# ax2のlimを取得
ax2.xmin, ax2.xmax = ax2.get_xlim()
ax2.ymin, ax2.ymax = ax2.get_ylim()
# ax1とax2の上限を一致させる
ax1.set_ylim(ax2.get_ylim())
# スケールを定めるためのラインを、ヒストグラム上に表示する
line_means, = ax2.plot([ax2.xmin, ax2.xmax], [X.mean(), X.mean()])
line_upper, = ax2.plot([ax2.xmin, ax2.xmax], [3 * X.std(), 3 * X.std()])
line_lower, = ax2.plot([ax2.xmin, ax2.xmax], [-3 * X.std(), -3 * X.std()])
# ラインをまとめる
ax2lines = [line_upper, line_lower]
# ラインにイベントをコネクトして格納しておく
dls = []
for line in ax2lines:
dl = DraggableLine(line)
dl.connect()
dls.append(dl)
self.dls = dls
self.line_upper = line_upper
self.line_lower = line_lower
#########################################
# イベント
#########################################
def line_upper_draw_event(event):
# print 'line_upper_draw_event'
[ymin, a] = self.ax1.get_ylim()
a, ymax = self.line_upper.get_ydata()
self.ax1.set_ylim([ymin, ymax])
def line_lower_draw_event(event):
# print 'line_lower_draw_event'
[a, ymax] = self.ax1.get_ylim()
ymin, a = self.line_lower.get_ydata()
self.ax1.set_ylim([ymin, ymax])
#########################################
# コネクト
#########################################
self.line_upper.figure.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', line_upper_draw_event)
self.line_lower.figure.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', line_lower_draw_event)
class axisLimitSelector3D:
def __init__(self,Z,fig, ax1, ax2):
self.ax1 = ax1
self.ax2 = ax2
self.fig = fig
self.im = None
# ax2にヒストグラムを表示
n, bins, patches = ax2.hist(x=Z.flatten(), bins=100, orientation='horizontal', histtype='step')
# 目盛の設定
ax1.grid()
ax2.set_xticklabels([])
ax2.set_yticklabels([])
# ax2のlimを取得
ax2.xmin, ax2.xmax = ax2.get_xlim()
ax2.ymin, ax2.ymax = ax2.get_ylim()
# ax1.set_clim(ax2.get_ylim())
# ax1とax2の上限を一致させる
for im in ax1.get_images():
im.set_clim(ax2.get_ylim())
self.im = im
X = Z.flatten()
# スケールを定めるためのラインを、ヒストグラム上に表示する
line_means, = ax2.plot([ax2.xmin, ax2.xmax], [X.mean(), X.mean()])
line_upper, = ax2.plot([ax2.xmin, ax2.xmax], [3 * X.std(), 3 * X.std()])
line_lower, = ax2.plot([ax2.xmin, ax2.xmax], [-3 * X.std(), -3 * X.std()])
# ラインをまとめる
ax2lines = [line_upper, line_lower]
# ラインにイベントをコネクトして格納しておく
dls = []
for line in ax2lines:
dl = DraggableLine(line)
dl.connect()
dls.append(dl)
self.dls = dls
self.line_upper = line_upper
self.line_lower = line_lower
#########################################
# イベント
#########################################
def line_upper_draw_event(event):
[ymin, a] = self.im.get_clim()
[a, ymax] = self.line_upper.get_ydata()
self.im.set_clim([ymin, ymax])
def line_lower_draw_event(event):
[a, ymax] = self.im.get_clim()
[ymin, a] = self.line_lower.get_ydata()
self.im.set_clim([ymin, ymax])
#########################################
# コネクト
#########################################
self.line_upper.figure.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', line_upper_draw_event)
self.line_lower.figure.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', line_lower_draw_event)
def main2D():
# データの生成
Nx = 1000
X = np.random.randn(Nx)*100
#########################################
# handles
#########################################
fig = plt.figure(figsize=(10,2), dpi=72, facecolor=[1,1,1], edgecolor=[0,0,0], linewidth=1.0, frameon=False, tight_layout=False)
ax1 = plt.subplot2grid( (1,9), (0,0), colspan=8)
ax2 = plt.subplot2grid( (1,9), (0,8))
#########################################
# axes 1
#########################################
lines, = ax1.plot(X)
#########################################
# axis lim セレクター
#########################################
axis_selector = axisLimitSelector2D(X, fig,ax1,ax2)
# --
plt.show()
# fig.savefig('graph_limit_selector.png')
def main3D():
# データの生成
def f(x, y):
return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 -y ** 2)
n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X,Y)
#########################################
# handles
#########################################
fig = plt.figure(figsize=(10,2), dpi=72, facecolor=[1,1,1], edgecolor=[0,0,0], linewidth=1.0, frameon=False, tight_layout=False)
ax1 = plt.subplot2grid( (1,9), (0,0), colspan=8)
ax2 = plt.subplot2grid( (1,9), (0,8))
#########################################
# axes 1
#########################################
extent = x[0], x[-1], y[0], y[-1]
im = ax1.imshow(X=Z, extent=extent)
ax1.axis('auto')
print ax1.get_images()
#########################################
# axis lim セレクター
#########################################
axis_selector = axisLimitSelector3D(Z, fig,ax1,ax2)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
main3D()
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