Масштабная шкала y по оси, основанной на ручном увеличении оси x

Question

У меня есть много данных, которые коррелированы по оси x, но все они расположены вокруг очень разных значений Y. Данные также очень длинны на х, поэтому его трудно увидеть детали. Я хочу, чтобы у меня была возможность задать ось x вручную для набора данных, а затем график изменит масштаб оси y на основе значений точек данных, которые лежат внутри этой ручной установки оси x.

Возможно ли это с помощью matplotlib?

Answer 1

Основываясь на комментарий от mdurant я написал некоторый минимальный пример в качестве отправной точки для Вас:

import pylab as pl 

pl.figure() 
x = pl.rand(30) 
x.sort() 
y = pl.sin(2 * pl.pi * x) + 0.1 * pl.randn(30) 
pl.plot(x, y) 

def ondraw(event): 
    xlim = pl.gca().get_xlim() 
    y_sel = y[pl.logical_and(x > xlim[0], x < xlim[1])] 
    pl.gca().set_ylim((y_sel.min(), y_sel.max())) 

pl.gcf().canvas.mpl_connect('draw_event', ondraw) 

Вы можете добавить больше events для обработки движений мыши и т.д.

Некоторые комментарии:

• Я использую pylab, так как он предоставляет полезные функции для генерации данных об экзаменах. Но вы также можете импортировать библиотеку matplotlib.
• ondraw обработчик события получает текущие пределы х текущих осей gca(), выбирает y значения с соответствующими x координаты в пределах х и устанавливает новые пределы Y определяется минимальным и максимальным значением у выбранных координат.
• С помощью mpl_connect мы присоединяем обработчик событий к текущим осям. Каждый раз, когда оси рисуются - например, из-за новых команд построения или ручного взаимодействия с пользователем - он вызывает ondraw, чтобы обновить лимиты y.