matplotlib连接到主/后/前按钮事件

Question

有人知道如何从matplotlib图形中“获取”home、back和forward按钮事件吗？

我需要事件来调用我的一些函数，这样当按下那些按钮时，我的绘图就可以正常工作，也就是说，默认的行为不是做我需要它做的事情

Matplotlib假设底层数据集是恒定的，它需要做的只是重置这些按钮的x/y轴限制和replot—不幸的是，这种假设对我来说是不正确的—我有一个数据堆栈，需要在触发这些按钮事件时按下并弹出

Answer 1

如果只要在调整x或y轴的大小时调用一些函数就可以了，那么最简单的方法就是绑定到轴生成的xlim_changed和ylim_changed事件。例如：

   def on_xlim_change(*args):
          print "do your pushing and popping here..."
   ax = gca()
   ax.callbacks.connect('xlim_changed',on_xlim_change)

每当您按下前进键、后退键或home键以及使用平移或缩放工具（至少在WX和GTK后端）时，都会执行此回调。但是，它仍然在matplotlib完成其通常的轴重缩放之后执行。

如果您真的想直接访问这些按钮回调，那么我看不到一个简单的独立于后端的方法，因为事件处理将根据您使用的后端不同而工作。我认为基本的方法是对matplotlib.backends.backend_<name>.NavigationToolbar2<name>进行子类划分，并重写forward、back和home方法。根据您使用的特定后端，您仍然需要弄清楚如何合并新的工具栏类。

如果要实现一些与设置轴限制无关的自定义“向前/向后”控件，那么最好使用widgets。

Answer 2

我不知道这个问题的后端独立解决方案。但是，当您使用Qt4Agg后端时，可以尝试以下操作：

import matplotlib
matplotlib.use("Qt4Agg")
import pylab as p

def home_callback():
    print "home called"

def back_callback():
    print "back called"

def forward_callback():
    print "forward called"

p.ion()
p.plot(p.random((10)))

fm = p.get_current_fig_manager()

fm.toolbar.actions()[0].triggered.connect(home_callback)
fm.toolbar.actions()[1].triggered.connect(back_callback)
fm.toolbar.actions()[2].triggered.connect(forward_callback)

首先，我得到了当前的图形管理器，这样我就可以访问它的工具栏。然后我可以将其他回调连接到它的操作。

如果您不能选择使用QT4Agg作为后端，我们可以尝试对其他后端执行类似的操作。

Answer 3

Matplotlib不提供“home”、“back”或“forward”按钮事件。

要添加将使用“home”、“back”或“forward”按钮事件调用的回调，一种常见的方法是将matplotlib后端子类化。
但我不赞成这种做法。我认为它有两个缺点：

1. 如果你想使用不同的后端，你必须对它们进行子类化。
2. 在matplotlib之外部署自己的后端并不简单。你的后端必须是一个模块，它必须在PYTHONPATH中。

因为matplotlib提供的后端没有覆盖NavigationToolbar2的home、back和forward方法。我更喜欢更简洁的猴子修补方法。
例如，您可以用自己的方法替换NavigationToolbar2的home。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backend_bases import NavigationToolbar2

home = NavigationToolbar2.home

def new_home(self, *args, **kwargs):
    print 'new home'
    home(self, *args, **kwargs)

NavigationToolbar2.home = new_home

fig = plt.figure()
plt.text(0.35, 0.5, 'Hello world!', dict(size=30))
plt.show()

我们甚至可以模仿matplotlib的mpl_connect风格。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backend_bases import NavigationToolbar2, Event

home = NavigationToolbar2.home

def new_home(self, *args, **kwargs):
    s = 'home_event'
    event = Event(s, self)
    event.foo = 100
    self.canvas.callbacks.process(s, event)
    home(self, *args, **kwargs)

NavigationToolbar2.home = new_home

def handle_home(evt):
    print 'new home'
    print evt.foo

fig = plt.figure()
fig.canvas.mpl_connect('home_event', handle_home)
plt.text(0.35, 0.5, 'Hello world!', dict(size=30))
plt.show()