我正在為電生理學(xué)數(shù)據(jù)開發(fā)一個自定義交互式圖形，將 10-400 條線（EEG 或 MEG 數(shù)據(jù)通道）繪制為帶有偏移的 LineCollection。使用垂直線來評估不同通道上的信號特征如何在時間上對齊通常很有用，因此我有一個button_press_event監(jiān)聽器來創(chuàng)建axvline（或更新該xdata線，如果它已經(jīng)存在）。axvline如果 LineCollection 中有很多通道，則重繪的成本很高，但據(jù)說更有效的重繪方法 ( ax.draw_artist(my_vline)) 根本不起作用（很可能我只是誤解了draw_artist應(yīng)該如何工作）。復(fù)制代碼import matplotlib.pyplot as pltplt.ion()def make_vline(event): ax = event.inaxes if getattr(ax, 'my_vline', None) is None: ax.my_vline = ax.axvline(event.xdata, linewidth=4, color='r') else: ax.my_vline.set_xdata(event.xdata) # I thought any 1 of these 3 lines would move the vline to the click location: ax.draw_artist(ax.my_vline) # this has no visible effect ax.redraw_in_frame() # TypeError (see below for traceback) ax.figure.canvas.draw_idle() # works, but slow when figure has many linesfig, ax = plt.subplots()callback_id = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', make_vline)實際結(jié)果如果我使用該ax.draw_artist(ax.my_vline)線，無論我單擊何處，結(jié)果都是空白軸（除非我隨后調(diào)整圖形大小，這會觸發(fā)重繪，然后出現(xiàn)該線）。如果我使用這ax.redraw_in_frame()條線，我會得到：Traceback (most recent call last): File "/opt/miniconda3/envs/mnedev/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/cbook/__init__.py", line 224, in process func(*args, **kwargs) File "<ipython-input-1-08572d18e6b3>", line 11, in make_vline ax.redraw_in_frame() File "/opt/miniconda3/envs/mnedev/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 2778, in redraw_in_frame stack.push(artist.set_visible, artist.get_visible())TypeError: push() takes 2 positional arguments but 3 were given如果我使用ax.figure.canvas.draw_idle()它，它會按預(yù)期工作，但是一旦圖形中有實際數(shù)據(jù)，速度就會非常慢。這是一個較長的代碼片段，您可以在本地運行以查看緩慢情況：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.collections import LineCollectionplt.ion()rng = np.random.default_rng()問題什么時候ax.draw_artist(my_artist)真正起作用/它應(yīng)該做什么？我的示例是位塊傳輸有益的情況嗎？關(guān)于如何加快（重新）繪制速度還有其他想法嗎？Matplotlib 版本操作系統(tǒng)：Xubuntu 20.04Matplotlib 版本：3.3.1（conda-forge）Matplotlib 后端：Qt5AggPython版本：3.8.5Jupyter 版本（如果適用）：不適用其他庫：numpy 1.19.1（conda-forge）
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MM們
TA貢獻1886條經(jīng)驗 獲得超2個贊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
plt.ion()
rng = np.random.default_rng()
def make_vline(event):
? ? fig.canvas.restore_region(fig.my_bg)
? ? ax = event.inaxes
? ? if getattr(ax, 'my_vline', None) is None:
? ? ? ? ax.my_vline = ax.axvline(event.xdata, linewidth=4, color='r', zorder=3)
? ? else:
? ? ? ? ax.my_vline.set_xdata(event.xdata)
? ? ax.draw_artist(ax.my_vline)
? ? ax.figure.canvas.blit()
? ? ax.figure.canvas.flush_events()
def add_line_collection(ax):
? ? n_chans = 400
? ? n_times = 10001
? ? xs = np.linspace(0, 10, n_times)
? ? ys = rng.normal(size=(n_chans, n_times)) * 1e-6
? ? segments = [np.vstack((xs, ys[n])).T for n in range(n_chans)]
? ? yoffsets = np.arange(n_chans)
? ? offsets = np.vstack((np.zeros_like(yoffsets), yoffsets)).T
? ? lc = LineCollection(segments, offsets=offsets, linewidths=0.5, colors='k')
? ? ax.add_collection(lc)
? ? ax.set_xlim(xs[0], xs[-1])
? ? ax.set_ylim(yoffsets[0] - 0.5, yoffsets[-1] + 0.5)
? ? ax.set_yticks(yoffsets)
fig, ax = plt.subplots()
add_line_collection(ax)
callback_id = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', make_vline)
plt.pause(0.1)
fig.my_bg = fig.canvas.copy_from_bbox(fig.bbox)
請注意，如果調(diào)整圖形大小，這將不起作用，您需要copy_from_bbox在調(diào)整大小偵聽器中重新運行該行。
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