1. matplotlib 范围选区(SpanSelector)的介绍
matplotlib 是 Python 语言中广泛使用的数据可视化库，它提供了一系列的工具箱，比如绘图工具箱、动画工具箱和互动工具箱等。
其中，本文主要介绍互动工具箱中的一个常用功能——范围选区（SpanSelector）。该功能可以通过拖拽鼠标来选择一个指定范围内的部分，并对其进行特定的处理，比如进行统计分析或绘制图形等。使用范围选区可以有效提高数据可视化的交互性和实用性。
2. SpanSelector 的基本使用
在 matplotlib 中，定义范围选区可以使用 SpanSelector 函数。
2.1 SpanSelector 的基本参数和方法
SpanSelector 接受如下参数：
ax：Plot 组件对象，即被选中的坐标图形对象。
onselect：回调函数，选中一个范围时被调用。
direction：选中范围的方向，可以是 'horizontal' 或 'vertical'。
minspan：选中范围的最小宽度或高度。
useblit：是否使用背景清除技术（使用 blitting 清除图像）。默认为 True。
rectprops：选中范围的矩形属性。
span_stays：选中范围是否会停留在鼠标拖动的最近端点处。默认为 False。
其中，常用的是 ax 和 onselect 参数。ax 指定了被选中的图形对象，onselect 指定了选中之后的回调函数。回调函数会接受两个参数：xmin 和 xmax，表示选中范围的最小和最大值。
示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import SpanSelector
import numpy as np
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, figsize=(8, 6))
x = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
y = np.sin(2 * np.pi * x) + 0.5 * np.random.randn(len(x))
ax1.plot(x, y, '-')
ax1.set_ylim(-2, 2)
ax1.set_title('Press left mouse button and drag to test')
ax2.hist(y, bins=20)
ax2.set_xlim(-2, 2)
ax2.set_title('Histogram')
def onselect(xmin, xmax):
indmin, indmax = np.searchsorted(x, (xmin, xmax))
indmax = min(len(x) - 1, indmax)
thisx = x[indmin:indmax]
thisy = y[indmin:indmax]
ax1.plot(thisx, thisy, 'o')
ax2.clear()
ax2.hist(y, bins=20)
ax2.set_xlim(-2, 2)
plt.draw()
span = SpanSelector(ax1, onselect, 'horizontal')
plt.show()
在上述代码中，生成了一组随机数作为 y 轴数据，并用 `plot` 函数绘制出来。然后在 `ax1` 上使用 `SpanSelector` 函数定义了一个范围选区，并将其绑定到 `onselect` 回调函数上。回调函数将根据 xmin 和 xmax 参数来处理选中范围的数据。在本例中，选中范围的数据被使用散点图的形式描绘出来，并在 `ax2` 中进行了直方图的统计分析。
2.2 效果预览
运行上述代码，可以得到如下效果：
3. 进阶应用
在实际应用中，我们可能需要针对选中范围进行一些特定的处理，比如作图或者进行统计分析。下面我们将通过一些例子来展示如何在范围选区中进行进阶应用。
3.1 实时绘制选中范围
在上述例子中，我们仅仅是将选中范围的一部分数据显示出来。如果我们需要实时地绘制出这一部分数据的趋势，可以使用如下方式：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import SpanSelector
import numpy as np
def onselect(xmin, xmax):
indmin, indmax = np.searchsorted(x, (xmin, xmax))
indmax = min(len(x) - 1, indmax)
thisx = x[indmin:indmax]
thisy = y[indmin:indmax]
ax2.plot(thisx, thisy, 'o')
plt.draw()
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax1 = fig.add_subplot(211, axisbg='#FFFFCC')
ax2 = fig.add_subplot(212, axisbg='#FFFFCC')
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
x = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
y = np.sin(2 * np.pi * x) + 0.5 * np.random.randn(len(x))
ax1.plot(x, y, '-')
ax1.set_ylim(-2, 2)
ax1.set_title('Press left mouse button and drag to test')
ax2.set_ylim(-2, 2)
ax2.set_title('Zoom window')
span = SpanSelector(ax1, onselect, 'horizontal', useblit=True,
rectprops=dict(alpha=0.5, facecolor='red'))
plt.show()
可以看到，在回调函数中，我们将选中范围的数据直接作为散点图的形式显示在了 `ax2` 上。
3.2 随选区拖动而进行实时统计
在选中范围被拖动时，同样可以进行实时的统计分析。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import SpanSelector
import numpy as np
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, figsize=(8, 6))
x = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
y = np.sin(2 * np.pi * x) + 0.5 * np.random.randn(len(x))
ax1.plot(x, y, '-')
ax1.set_ylim(-2, 2)
ax1.set_title('Press left mouse button and drag to test')
ax2.hist(y, bins=20)
ax2.set_xlim(-2, 2)
ax2.set_title('Histogram')
def onselect(xmin, xmax):
indmin, indmax = np.searchsorted(x, (xmin, xmax))
indmax = min(len(x) - 1, indmax)
thisx = x[indmin:indmax]
thisy = y[indmin:indmax]
hist, bins = np.histogram(thisy, bins=20)
ax2.clear()
ax2.bar(bins[:-1], hist, width=bins[1]-bins[0])
plt.draw()
span = SpanSelector(ax1, onselect, 'horizontal')
plt.show()
在上述代码中，我们在回调函数中定义了一个统计直方图，并在选中范围被移动时进行实时计算和更新。结果如下：
4. 总结
本文主要介绍了 matplotlib 实现范围选区（SpanSelector）的基本使用和进阶应用。通过范围选区，我们可以方便地选中指定范围内的数据，并对其进行特定的处理。在实践中，我们也可以根据需求进行自由扩展，实现更丰富、更灵活的交互统计。
temperature=0.6