peace098beat/axis_limit_selecter.py

## axis_limit_selecter.py
#! 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()
	#! 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()