Если вы работаете с большими наборами очков, я советую вам использовать CKDtrees
:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.spatial
points = np.column_stack([np.random.rand(50), np.random.rand(50)])
fig, ax = plt.subplots()
coll = ax.scatter(points[:,0], points[:,1])
ckdtree = scipy.spatial.cKDTree(points)
Я kpie's
немного поменял здесь ответ. После ckdtree
создания вы можете без труда определить ближайшие точки и получить различную информацию о них:
def closest_point_distance(ckdtree, x, y):
#returns distance to closest point
return ckdtree.query([x, y])[0]
def closest_point_id(ckdtree, x, y):
#returns index of closest point
return ckdtree.query([x, y])[1]
def closest_point_coords(ckdtree, x, y):
# returns coordinates of closest point
return ckdtree.data[closest_point_id(ckdtree, x, y)]
# ckdtree.data is the same as points
Интерактивное отображение положения курсора.
Если вы хотите, чтобы координаты ближайшей точки отображались на панели навигации:
def val_shower(ckdtree):
#formatter of coordinates displayed on Navigation Bar
return lambda x, y: '[x = {}, y = {}]'.format(*closest_point_coords(ckdtree, x, y))
plt.gca().format_coord = val_shower(ckdtree)
plt.show()
Использование событий.
Если вы хотите другой вид интерактивности, вы можете использовать события:
def onclick(event):
if event.inaxes is not None:
print(closest_point_coords(ckdtree, event.xdata, event.ydata))
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', onclick)
plt.show()