Matplotlib 如何在matplotlib中创建可拖动的图例

介绍

Matplotlib是一种数据可视化工具，它是Python数据可视化库中的佼佼者，是一种用于创建静态、动态、交互式和嵌入式图形的工具包。其中，图例是为绘制的图形提供简要说明的关键元素之一。我们通常希望将图例放在图形的右上角或左下角，如果我们的图形中有多个线条或多个子图，图例将变得很大，通过使用matplotlib中的拖拽功能，可以方便地移动图例位置。

步骤

本文将介绍如何在matplotlib中创建可拖动的图例。

步骤1：导入matplotlib 和相关组件

首先，我们需要导入matplotlib，matplotlib依赖于一个后端来绘制图形，我们这里选择TkAgg作为后端，因为它支持拖拽事件。我们还需要导入pyplot和legend组件。

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend import DraggableLegend

步骤2：创建图像和子图

我们需要创建一个图像实例和一个或多个子图实例，并在子图上绘制我们的数据。在此示例中，我们将创建一个具有多个线条的子图。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x1, y1, label='line1')
ax.plot(x2, y2, label='line2')

步骤3：创建可拖动的图例

接下来，我们将创建一个可拖动的图例实例，它将包含我们在步骤2中绘制的线条。我们需要定义它的初始位置，并告诉matplotlib使用哪个轴。

legend = DraggableLegend(ax, ax.legend())
legend.set_loc(1) # 定义初始位置
ax.add_artist(legend)

步骤4：移动图例位置

现在，我们可以使用拖拽事件来移动图例。当我们拖动图例时，我们需要更新图例位置和使用draw（）方法向绘图区域发出更新信号。

def on_move(event):
    legend._loc_in_canvas = (event.x, event.y)
    ax.figure.canvas.draw_idle()

legend.connect('motion_notify_event', on_move)

步骤5：显示图形

最后，我们需要调用plt.show（）函数显示图形。

plt.show()

示例

下面是一个完整的示例，它演示了如何在matplotlib中创建可拖动的图例。

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend import DraggableLegend
import numpy as np

x1 = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x1)

x2 = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y2 = np.cos(x2)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x1, y1, label='line1')
ax.plot(x2, y2, label='line2')

legend = DraggableLegend(ax, ax.legend())
legend.set_loc(1)
ax.add_artist(legend)

def on_move(event):
    legend._loc_in_canvas = (event.x, event.y)
    ax.figure.canvas.draw_idle()

legend.connect('motion_notify_event', on_move)

plt.show()