如何使用 mpl_connect 突出显示与所选点不同的点？

Question

我有一个简单的时间序列(x, y, t) 。 我已经使用 matplotlib 在二维散点图 plot 上绘制了所有点(x,y) ，并且能够通过将"t"设为 label 并使用mplcursors connect来访问每个点的时间值：

labels = data.index
points = plt.scatter(data['Column1'], data['Column2'], color=color)
cursor = mplcursors.cursor(points, hover=2)
cursor.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text(labels[sel.index]))

我正在寻找一种方法，在选择一个点后，该点以及时间序列中的下一个点将突出显示，以便观众可以看到该系列的发展方向。 我总是可以将以下点的坐标输入为 label，但我想要视觉效果。

Answer 1

您可以在下一个点的 position 处绘制一个小圆圈，例如通过plt.scatter 。 将它附加到sel.extras会在当前突出显示被删除后立即将其删除。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import mplcursors

def annotation_func(sel):
    if sel.index < len(data) - 1:
        x0, y0 = data.iloc[sel.index][['Column1', 'Column2']]
        x1, y1 = data.iloc[sel.index + 1][['Column1', 'Column2']]
        circle = plt.scatter(x1, y1, s=100, fc='none', ec='red', lw=2)
        line, = plt.plot([x0, x1], [y0, y1], c='red', lw=1, ls=':')
        sel.extras.append(circle)
        sel.extras.append(line)
    sel.annotation.set_text(data.index[sel.index])

data = pd.DataFrame({'Column1': np.arange(30),
                     'Column2': np.random.randn(30).cumsum()},
                    index=[f'P{i}' for i in range(30)])

points = plt.scatter(data['Column1'], data['Column2'], color='turquoise')
cursor = mplcursors.cursor(points, hover=2)
cursor.connect("add", annotation_func)
plt.show()