matplotlib是一个Python的绘图库,用于创建各种静态、动态、交互式的图形和可视化。它提供了丰富的绘图功能,可以绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等各种类型的图形。
在具有双y轴的图形上,matplotlib允许我们通过使用两个独立的y轴来显示不同范围的数据。这对于比较两个不同的变量或数据集非常有用。
要获取光标在具有双y轴的图形上的坐标,可以使用matplotlib的事件处理机制。以下是一种实现方式:
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个具有双y轴的图形
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
# 绘制数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 20, 30, 40, 50]
y2 = [1, 4, 9, 16, 25]
ax1.plot(x, y1, 'r-', label='y1')
ax2.plot(x, y2, 'b-', label='y2')
# 添加图例
ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')
# 定义鼠标移动事件处理函数
def on_move(event):
if event.inaxes == ax1:
x, y = event.xdata, event.ydata
print("坐标(x1, y1): ({:.2f}, {:.2f})".format(x, y))
elif event.inaxes == ax2:
x, y = event.xdata, event.ydata
print("坐标(x2, y2): ({:.2f}, {:.2f})".format(x, y))
# 连接鼠标移动事件处理函数
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move)
# 显示图形
plt.show()
在上述代码中,我们首先创建了一个具有双y轴的图形,然后绘制了两个数据集。接下来,我们定义了一个鼠标移动事件处理函数on_move
,该函数根据光标所在的轴不同,打印出对应的坐标信息。最后,通过fig.canvas.mpl_connect
将事件处理函数与图形连接起来。
当运行代码并显示图形后,当鼠标在图形上移动时,会在控制台输出对应轴的坐标信息。
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