python - 在 Matplotlib 中，在鼠标单击事件发生时，填充鼠标单击右侧的图

Question

我是编程新手，想知道我是否可以从这里非常有用的社区获得一些专家帮助。

我正在尝试创建一个鼠标单击事件，在该事件上，鼠标单击右侧的整个绘图区域都会被着色。因此，我希望通过鼠标单击来注册 x 值，在该 x 值上创建一条垂直线，并在垂直线右侧为整个绘图添加阴影。

我有 5 个子图显示分布。我希望此鼠标单击事件仅在第 4 个(PDF 图)和第 5 个(CDF 图)子图上触发。这样做的目的是设置边距和分析分布。

见下图

我设法编写了一个代码来执行此操作，但它不会在鼠标单击时更新(阴影区域)绘图。这是我的代码

import numpy as np
from scipy.stats import norm, lognorm, uniform
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons, CheckButtons
from matplotlib.patches import Polygon


#####Mean and standard deviation#####

mu_a1 = 1
mu_b1 = 10
mu_c1 = -13
sigma_a1 =  0.14
sigma_b1 =  1.16
sigma_c1 =  2.87
mu_x01 = -11
sigma_x01 =  1.9

#####_____#####



#####Generating random data#####

a1 = 0.75*mu_a1 + (1.25 - 0.75)*sigma_a1*np.random.sample(10000)
b1 = 8*mu_b1 + (12 - 8)*sigma_b1*np.random.sample(10000)
c1 = -12*mu_c1 + 2*sigma_c1*np.random.sample(10000)
x01 = (-b1 - np.sqrt(b1**2 - (4*a1*c1)))/(2*a1)

#####_____#####



#####Creating Subplots#####

fig = plt.figure()
plt.subplots_adjust(left=0.13,right=0.99,bottom=0.05)

ax1 = fig.add_subplot(331)                                                  #Subplot 1
ax1.set_xlabel('a' , fontsize = 14)
ax1.grid(True)

ax2 = fig.add_subplot(334)                                                  #Subplot 2
ax2.set_xlabel('b', fontsize = 14)
ax2.grid(True)

ax3 = fig.add_subplot(337)                                                  #Subplot 3
ax3.set_xlabel('c', fontsize = 14)
ax3.grid(True)

ax4 = fig.add_subplot(132)                                                  #Subplot 4
ax4.set_xlabel('x0', fontsize = 14)
ax4.set_ylabel('PDF', fontsize = 14)
ax4.grid(True)

ax5 = fig.add_subplot(133)                                                  #Subplot 5
ax5.set_xlabel('x0', fontsize = 14)
ax5.set_ylabel('CDF', fontsize = 14)
ax5.grid(True)

#####_____#####



#####Plotting Distributions#####

[n1,bins1,patches] = ax1.hist(a1, bins=50, color = 'red',alpha = 0.5, normed = True)
[n2,bins2,patches] = ax2.hist(b1, bins=50, color = 'red',alpha = 0.5, normed = True)
[n3,bins3,patches] = ax3.hist(c1, bins=50, color = 'red',alpha = 0.5, normed = True)
[n4,bins4,patches] = ax4.hist(x01, bins=50, color = 'red',alpha = 0.5, normed = True)
ax4.axvline(np.mean(x01), color = 'black', linestyle = 'dashed', lw = 2)
dx = bins4[1] - bins4[0]
CDF = np.cumsum(n4)*dx
ax5.plot(bins4[1:], CDF, color = 'red')

#####_____#####



#####Event handler for button_press_event#####

def onclick(event):
    '''
    Event handler for button_press_event
    @param event MouseEvent
    '''
    global ix
    ix = event.xdata
    if ix is not None:
        print 'x = %f' %(ix)

    ax4.clear()
    ax5.clear()
    ax4.grid(True)
    ax5.grid(True)
    [n4,bins4,patches] = ax4.hist(x01, bins=50, color = 'red',alpha = 0.5, normed = True)
    ax4.axvline(np.mean(x01), color = 'black', linestyle = 'dashed', lw = 2)
    ax4.axvspan(ix, -90, facecolor='0.9', alpha=0.5)
    dx = bins4[1] - bins4[0]
    CDF = np.cumsum(n4)*dx
    ax5.plot(bins4[1:], CDF, color = 'red')
    ax5.axvspan(ix, -75, facecolor='0.9', alpha=0.5)  
    return ix

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

plt.show()

#####_____#####

此外，由于我使用的是 axvspan，它要求我输入 xmin 和 xmax 值。 xmin = mouse_click_value 和 xmax，我希望它一直到绘图结束，无论最终值是多少。目前，我使用的是固定值(图片中的 -90 或 -75)。随着变量值的变化，这似乎不起作用。

Answer 1

对于您的主要问题:

只需添加:

plt.draw()

在您进行所有更新之后(即在 onClick 的return 之前)。

对于你的第二个问题:

您可以使用(例如在 ax5 上):

ax5.get_xlim()[1]

获取ax5的xmax