Matplotlib.axis.Tick.get_contains() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy . Es una biblioteca de visualización increíble en Python para gráficos 2D de arrays y se usa para trabajar con la pila SciPy más amplia.

Función matplotlib.axis.Tick.get_contains()

La función Tick.get_contains() en el módulo de eje de la biblioteca matplotlib se usa para obtener la función personalizada que contiene el artista.

Sintaxis: Tick.get_contains(self) 

Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro. 

Valor de retorno: este método devuelve la función de contenido personalizado del artista.

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axis.Tick.get_contains() en matplotlib.axis: 

Ejemplo 1: 

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Tick
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np
from numpy.random import rand
  
  
fig, ax2 = plt.subplots()
  
ax2.bar(range(10), rand(10), picker=True)
  
for label in ax2.get_xticklabels():
    label.set_picker(True)
  
  
def onpick1(event):
  
    if isinstance(event.artist, Line2D):
        thisline = event.artist
        xdata = thisline.get_xdata()
        ydata = thisline.get_ydata()
        ind = event.ind
        print('onpick1 line:',
              np.column_stack([xdata[ind],
                               ydata[ind]]))
  
    elif isinstance(event.artist, Rectangle):
        patch = event.artist
        print('onpick1 patch:', patch.get_path())
  
    elif isinstance(event.artist, Text):
        text = event.artist
        print('onpick1 text:', text.get_text())
  
  
Tick.set_contains(ax2, picker=onpick1)
  
ax2.text(0.5, 0.8,
         "Value Return : "
         + str(Tick.get_contains(ax2)),
         fontweight="bold", fontsize=10)
  
fig.suptitle("""matplotlib.axis.Tick.get_contains()
function Example\n""", fontweight="bold")
  
plt.show()

Producción: 

 

 Ejemplo 2: 

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Tick
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np
from numpy.random import rand
  
  
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(rand(100), rand(100), 'o')
  
  
def line_picker(line, mouseevent):
  
    if mouseevent.xdata is None:
        return False, dict()
  
    xdata = line.get_xdata()
    ydata = line.get_ydata()
    maxd = 0.05
    d = np.sqrt(
        (xdata - mouseevent.xdata)**2 + (ydata - mouseevent.ydata)**2)
  
    ind, = np.nonzero(d <= maxd)
  
    if len(ind):
  
        pickx = xdata[ind]
        picky = ydata[ind]
        props = dict(ind=ind, pickx=pickx, picky=picky)
        return True, props
  
    else:
        return False, dict()
  
  
Tick.set_contains(ax, picker=line_picker)
  
ax.text(0.1, 0.8,
        "Value Return : "
        + str(Tick.get_contains(ax)),
        fontweight="bold", fontsize=10)
  
fig.suptitle("""matplotlib.axis.Tick.get_contains()
function Example\n""", fontweight="bold")
  
plt.show()

Producción: