跟进问题：pick_event使用matplotlib取得要点

Question

我真的是python新手。 我对此有一个后续问题（ pick_event使用matplotlib求助 ）：

我有一些数据点，我想选择一个具有某种功能的数据点，然后在以后使用变量工作区进行处理。

所以我想保存，不仅要打印变量。 我怎样才能做到这一点？ 我尝试了几种不同的方法（腌制效果几乎正确），但不幸的是，它总是落后一步。 因此，当我实际运行脚本时，它将从我的上次选择中获取数据，而不是实际选择的数据。 我认为这与时间有关

fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)

被执行。 但是我真的不知道该如何处理。 非常感谢您的帮助！

我的代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

def onpick(event):
    thisline = event.artist
    xdata = thisline.get_xdata()
    ydata = thisline.get_ydata()
    ind = event.ind
    points = tuple(zip(xdata[ind], ydata[ind]))
    example_dict = {points}
    pickle_out = open("point.pickle","wb")
    pickle.dump(example_dict, pickle_out)
    pickle_out.close()
    print('onpick points:', points)


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('click on points')
line = ax.plot(np.random.rand(100), 'o', picker=5)  # 5 points tolerance
plt.show()
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)

pickle_in = open("point.pickle","rb")
point = pickle.load(pickle_in)
print('After picking:')
print(point)

Answer 1

您的代码从上次选择中获取数据，因为您在运行脚本时所做的第一件事不是选择数据（然后将其腌制），而是从上次运行脚本时读取的腌制数据。 这也是为什么在您第一次运行脚本（或重命名pickle文件）时会出现错误的原因，因为它试图读取尚不存在的pickled数据文件。

通过在线onpick 连接 onpick功能

fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)

您尚未调用它。 您仅在选择时调用它，届时正在读取您的腌制数据的代码部分将已经执行。 要在选择后真正得到腌制的东西，必须调用此代码

point = pickle.load(open("point.pickle","rb"))
print('After picking:')
print(point)

在onpick函数内部或仅在您实际选择一个点后才触发的另一个函数中（例如，连接将打印出腌制数据的'key_press_event' ）。

编辑

例如，您的代码可能如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

def onpick(event):
    thisline = event.artist
    xdata = thisline.get_xdata()
    ydata = thisline.get_ydata()
    ind = event.ind
    points = tuple(zip(xdata[ind], ydata[ind]))
    example_dict = {points}
    pickle_out = open("point.pickle","wb")
    pickle.dump(example_dict, pickle_out)
    pickle_out.close()
    print('onpick points:', points)
    postProcess()

def postProcess():
    pickle_in = open("point.pickle","rb")
    point = pickle.load(pickle_in)
    print('After picking:')
    print(point)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('click on points')
line = ax.plot(np.random.rand(100), 'o', picker=5)  # 5 points tolerance
plt.show()
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)

现在，当您用鼠标单击选择一个点，然后按“ p”以显示腌制文件中存储的内容时，您会看到您实际上在正确地存储数据，只是没有在正确的时间读取数据。

编辑2：编辑代码，以便您不必按任何键即可处理数据。