matplotlib：通过鼠标事件获取 3D 图中的坐标

Question

我想通过单击等鼠标事件在 3D 图中获取坐标 (x,y,z)。 MATLAB 有这个功能，datacursormode。一张好图在下面的链接中。

http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/datacursormode.html

mpldatacursor (https://github.com/joferkington/mpldatacursor) 是 matplotlib 的类似函数，但是，这似乎不适合 3D 绘图。 x 和 y 值即使可以得到也不正确。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor

x = np.arange(-3, 3, 0.25)
y = np.arange(-3, 3, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X)+ np.cos(Y)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1)

datacursor(surf)

plt.show()

如果可能的话，我也想获得 z 值。 有什么好办法吗？

Answer 1

根据您建议的链接 (https://github.com/joferkington/mpldatacursor) 中的文件“changelog.rst”，此功能已于 2015 年 7 月添加。不幸的是，它看起来像是从鼠标单击的位置提取数据点，而不是原始数据集。这导致结果有些不精确。 一种可能性是根据Get data from plot with matplotlib 中为 2D 版本提供的说明修改数据游标。希望这可以帮助。

Answer 2

mpldatacursor 对于我想要的来说太复杂了，即以某种方式在回调函数中接收 x,y,z 坐标。我从 mpldatacursor pick_info.py 中提取了一个辅助函数 (get_xyz_mouse_click)，该函数完成了获取坐标所需的最低限度（即，没有悬停窗口，没有复杂的事件处理）。这是辅助函数：

import numpy as np
import matplotlib.transforms as mtransforms
from mpl_toolkits import mplot3d

def get_xyz_mouse_click(event, ax):
    """
    Get coordinates clicked by user
    """
    if ax.M is None:
        return {}

    xd, yd = event.xdata, event.ydata
    p = (xd, yd)
    edges = ax.tunit_edges()
    ldists = [(mplot3d.proj3d.line2d_seg_dist(p0, p1, p), i) for \
                i, (p0, p1) in enumerate(edges)]
    ldists.sort()

    # nearest edge
    edgei = ldists[0][1]

    p0, p1 = edges[edgei]

    # scale the z value to match
    x0, y0, z0 = p0
    x1, y1, z1 = p1
    d0 = np.hypot(x0-xd, y0-yd)
    d1 = np.hypot(x1-xd, y1-yd)
    dt = d0+d1
    z = d1/dt * z0 + d0/dt * z1

    x, y, z = mplot3d.proj3d.inv_transform(xd, yd, z, ax.M)
    return x, y, z

这是在 3D 散点图中使用它的示例：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import simple_pick_info.pick_info

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)


def randrange(n, vmin, vmax):
    '''
    Helper function to make an array of random numbers having shape (n, )
    with each number distributed Uniform(vmin, vmax).
    '''
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

n = 100

# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()


def on_press(event):
    x,y,z = simple_pick_info.pick_info.get_xyz_mouse_click(event, ax)    
    print(f'Clicked at: x={x}, y={y}, z={z}')

cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_press)

您应该编辑 on_press() 以对 x,y,z 执行某些操作。它仍然存在使用轴网格生成点引用的另一个答案的问题（即，它不搜索原始数据以寻找最近的邻居）。我建议对原始数据模型（点、线等）进行距离变换，因为搜索表面中的补丁会变得非常复杂。

我真的希望它以 Matlab 的 datacursormode 的工作方式内置到 matplotlib 中！