matplotlibインタラクティブデータカーソルmpldractursorの実現

概要mpldatacursorパケットは、matplotlibに対してインタラクティブなデータカーソル（ポップアップ注釈ボックス）を提供することができる。
その典型的な機能は：

グラフのデータ要素はテキストボックスをイジェクトして最近のデータ要素の座標値を表示します。

テキストボックスは、データカーソルの表示をキャンセルします。

がdキーを押すと、データカーソルの表示／クローズが切り替わります。

 
インストール
matplotlibバージョンが3.3以下なら、直接pipでインストールできます。

pip install mpldatacursor

matplotlibバージョンが3.3以上の場合、pipのインストールは成功しましたが、実行例の場合はAttributeError: 'ScalarFormatter' object has no attribute 'pprint_val'エラーが発生します。
ソースコードを調べて分かります。

try:
  # Again, older versions of mpl
  return formatter.pprint_val(x)
except AttributeError:
  # 3.3.0 or later
  return formatter.format_data_short(x)

分析により、国内のpipソースを使用しているため、mpldatacursorパッケージはまだ修復されていない（pipにインストールされたmpldatacursorパッケージのバージョン番号は0.7.1）。
そこで、https://github.com/joferkington/mpldatacursorを提案します。
ソースをダウンロードし、ソースのインストール（mpldatacursorパッケージのバージョン番号は0.7.dev 0）を行います。

python setup.py install

基本アプリケーション（公式インスタンス）の解析
アプリケーションの流れmpldatacursorパッケージの基本的なアプリケーションは簡単です。

は、mpldatacursorパケットからdatacursor関数を導入する。

アプリケーションdatacursor関数。

 パッケージ構造
ソースを見ると、mpldatacursorパッケージの構造は以下の通りです。

mpldatacursor
   convenience.py
   datacursor.py
   pick_info.py
   __init__.py

datacursor関数定義はconvenience.pyにあり、datacursor関数の戻り値はDataCursorクラスの例である。DataCursorクラスはdatacursor.pyに定義されている。pick_info.pyは、DataCursorクラスの呼び出しのための一連のおよびポップアップテキストボックスに関する関数を定義する。
datacursor関数定義datacursor関数によって定義されることは、

datacursor関数はパラメータを提供しないことができ、このように画像内のすべてのデータ要素がインタラクティブデータカーソルを適用する。

datacursor関数は、どのデータ要素がインタラクティブデータカーソルを適用するかを指定できます。

def datacursor(artists=None, axes=None, **kwargs):
  """
  Create an interactive data cursor for the specified artists or specified
  axes. The data cursor displays information about a selected artist in a
  "popup" annotation box.

  If a specific sequence of artists is given, only the specified artists will
  be interactively selectable. Otherwise, all manually-plotted artists in
  *axes* will be used (*axes* defaults to all axes in all figures).

  Parameters
  -----------
  artists : a matplotlib artist or sequence of artists, optional
    The artists to make selectable and display information for. If this is
    not specified, then all manually plotted artists in `axes` will be
    used.
  axes : a matplotlib axes of sequence of axes, optional
    The axes to selected artists from if a sequence of artists is not
    specified. If `axes` is not specified, then all available axes in all
    figures will be used.
  tolerance : number, optional
    The radius (in points) that the mouse click must be within to select
    the artist. Default: 5 points.
  formatter : callable, optional
    A function that accepts arbitrary kwargs and returns a string that will
    be displayed with annotate. Often, it is convienent to pass in the
    format method of a template string, e.g.
    ``formatter="{label}".format``.
    Keyword arguments passed in to the `formatter` function:
      `x`, `y` : floats
        The x and y data coordinates of the clicked point
      `event` : a matplotlib ``PickEvent``
        The pick event that was fired (note that the selected
        artist can be accessed through ``event.artist``).
      `label` : string or None
        The legend label of the selected artist.
      `ind` : list of ints or None
        If the artist has "subitems" (e.g. points in a scatter or
        line plot), this will be a list of the item(s) that were
        clicked on. If the artist does not have "subitems", this
        will be None. Note that this is always a list, even when
        a single item is selected.
    Some selected artists may supply additional keyword arguments that
    are not always present, for example:
      `z` : number
        The "z" (usually color or array) value, if present. For an
        ``AxesImage`` (as created by ``imshow``), this will be the
        uninterpolated array value at the point clicked. For a
        ``PathCollection`` (as created by ``scatter``) this will be the
        "c" value if an array was passed to "c".
      `i`, `j` : ints
        The row, column indicies of the selected point for an
        ``AxesImage`` (as created by ``imshow``)
      `s` : number
        The size of the selected item in a ``PathCollection`` if a size
        array is specified.
      `c` : number
        The array value displayed as color for a ``PathCollection``
        if a "c" array is specified (identical to "z").
      `point_label` : list
        If `point_labels` is given when the data cursor is initialized
        and the artist has "subitems", this will be a list of the items
        of `point_labels` that correspond to the selected artists.
        Note that this is always a list, even when a single artist is
        selected.
      `width`, `height`, `top`, `bottom` : numbers
        The parameters for ``Rectangle`` artists (e.g. bar plots).
  point_labels : sequence or dict, optional
    For artists with "subitems" (e.g. Line2D's), the item(s) of
    `point_labels` corresponding to the selected "subitems" of the artist
    will be passed into the formatter function as the "point_label" kwarg.
    If a single sequence is given, it will be used for all artists with
    "subitems". Alternatively, a dict of artist:sequence pairs may be given
    to match an artist to the correct series of point labels.
  display : {"one-per-axes", "single", "multiple"}, optional
    Controls whether more than one annotation box will be shown.
    Default: "one-per-axes"
  draggable : boolean, optional
    Controls whether or not the annotation box will be interactively
    draggable to a new location after being displayed. Defaults to False.
  hover : boolean, optional
    If True, the datacursor will "pop up" when the mouse hovers over an
    artist. Defaults to False. Enabling hover also sets
    `display="single"` and `draggable=False`.
  props_override : function, optional
    If specified, this function customizes the parameters passed into the
    formatter function and the x, y location that the datacursor "pop up"
    "points" to. This is often useful to make the annotation "point" to a
    specific side or corner of an artist, regardless of the position
    clicked. The function is passed the same kwargs as the `formatter`
    function and is expected to return a dict with at least the keys "x"
    and "y" (and probably several others).
    Expected call signature: `props_dict = props_override(**kwargs)`
  keybindings : boolean or dict, optional
    By default, the keys "d" and "t" will be bound to deleting/hiding all
    annotation boxes and toggling interactivity for datacursors,
    respectively. If keybindings is False, the ability to hide/toggle
    datacursors interactively will be disabled. Alternatively, a dict of
    the form {'hide':'somekey', 'toggle':'somekey'} may specified to
    customize the keyboard shortcuts.
  date_format : string, optional
    The strftime-style formatting string for dates. Used only if the x or y
    axes have been set to display dates. Defaults to "%x %X".
  display_button: int, optional
    The mouse button that will triggers displaying an annotation box.
    Defaults to 1, for left-clicking. (Common options are 1:left-click,
    2:middle-click, 3:right-click)
  hide_button: int or None, optional
    The mouse button that triggers hiding the selected annotation box.
    Defaults to 3, for right-clicking. (Common options are 1:left-click,
    2:middle-click, 3:right-click, None:hiding disabled)
  keep_inside : boolean, optional
    Whether or not to adjust the x,y offset to keep the text box inside the
    figure. This option has no effect on draggable datacursors. Defaults to
    True. Note: Currently disabled on OSX and NbAgg/notebook backends.
  **kwargs : additional keyword arguments, optional
    Additional keyword arguments are passed on to annotate.

  Returns
  -------
  dc : A ``mpldatacursor.DataCursor`` instance
  """

公式ソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor

data = np.outer(range(10), range(1, 5))

fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.set_title('Click somewhere on a line')

datacursor()

plt.show()

あるデータ要素だけを定義して、対話式カーソルを使用します。
本例では、2つのデータ要素（artist）があります。line1とline2と、datacursor(line1)の関数はパラメータline1を提供しています。したがって、line1だけが対話式データカーソルを使用でき、line2は効果がありません。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpldatacursor import datacursor
fig, ax = plt.subplots()
line1 = ax.plot([1,3])
line2 = ax.plot([1,2])
ax.set_title('Click somewhere on a line')
datacursor(line1)
plt.show()

その他の公式機能の概要mpldatacursorは多くの実際例を提供しており、詳細はhttps://github.com/joferkington/mpldatacursor/tree/master/examplesを参照してください。いちいち分析しないで、簡単に機能を説明します。

basic_single_annotation.py：多サブ図の場合、デフォルトの各サブ図のデータカーソルは独立しています。すなわち、各サブ図はデータカーソルを表示してもよく、相互に影響はありません。datacursor(display='single')パラメータを使用すると、現在のサブ図だけにデータカーソルが表示され、その余白図に表示されているデータカーソルは自動的に閉じられます。

change_popup_color.py：2つのケースを提供し、一つは提示枠の外枠をキャンセルし、一つは提示枠の背景色を白に変更する。

hover_example.py：データカーソルのトリガー方式をマウスの左クリックからマウスの浮遊に変えます。

show_artist_labels.py：データカーソルのデフォルト表示の座標値をデータ要素のlabelに変更する。

highlighting_example.py：データ要素をクリックすると、データ要素が明るく（黄色）表示されます。

draggable_example.py：複数のデータカーソルを同時に表示するサブ図。

customize_keyboard_shortcuts.py：データカーソルショートカットを再結合する。

labeled_points_example.py：カスタムデータポイントラベル。

date_example.py：日付データ表示。

bar_example.py：ヒストグラムにおいて、各柱の上にマウス懸濁トリガデータカーソルがある。

締め括りをつけるmpldatacursorは長い歴史を持っていますが、matplotlib3.3の安定版を発表していません。ソースコードのインストールを提案します。mplcursorsは機能的にも非常に豊富であり、深度学習mpldatacursorと相互作用する事例としてもよい。
ここでは、matplotlibインタラクティブデータカーソルmpldatacursorの実現に関する記事を紹介します。これまでの文章を検索したり、下記の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。