Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Artist contiene una clase base Abstract para objetos que se representan en un FigureCanvas. Todos los elementos visibles en una figura son subclases de Artista.
método matplotlib.artist.Artist.set_contains()
El método set_contains() en el módulo de artista de la biblioteca matplotlib se usa para definir una prueba de contenido personalizada para el artista.
Sintaxis: Artist.set_contains(self, selector)
Parámetros: este método acepta los siguientes parámetros, como se explica a continuación:
- selector: este parámetro es la función de selección personalizada para evaluar si un evento está dentro del artista.
Devoluciones: este método no devuelve ningún valor.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.artist.Artist.set_contains() en matplotlib:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.artist import Artist
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.text import Text
from matplotlib.image import AxesImage
import numpy as np
from numpy.random import rand
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
ax1.set_ylabel('ylabel', picker = True,
bbox = dict(facecolor ='red'))
line, = ax1.plot(rand(100), 'go-')
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())
Artist.set_contains(ax2, picker = onpick1)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick1)
fig.suptitle('matplotlib.artist.Artist.set_contains() \
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.artist import Artist
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.text import Text
from matplotlib.image import AxesImage
import numpy as np
from numpy.random import rand
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()
def onpick2(event):
print('Result :', event.pickx, event.picky)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(rand(100), rand(100), 'o')
Artist.set_contains(ax, picker = line_picker)
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick2)
fig.suptitle('matplotlib.artist.Artist.set_contains() \
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA