Matplotlib 有没有一种方法可以让一个图可以点击，这样它就可以告诉我我在看什么样的脑电图通道？

注：这是一个关于小鼠脑电数据绘制的问题

我画了一张图，显示了过滤后的EEG电极通道的平均试验信号。在绘制此图时，我看到了一些我想从绘图中排除的信号，但我没有办法知道绘制了哪些通道。是否有一种方法可以添加一些内容，允许我单击或悬停在其中一条绘制的线/通道上，并让我的jupyter笔记本告诉我单击/悬停在哪个通道上

这是我希望使其可点击的情节：

下面是我用来绘制图的代码，如果有用的话：

pick_stim = 'opto'
pick_param = '500ms'
pick_sweep = 0

prex = .1 # .2ms before stim to plot
postx = .1 # .6ms after stim to plot

auc_window = [-.04, .1]

fig, axs = plt.subplots(1,2, figsize=(9,5), sharex=True, sharey=True, constrained_layout=True)

run_timex = trial_running[pick_stim][pick_param][pick_sweep][0]
run_trials = trial_running[pick_stim][pick_param][pick_sweep][1] #running speed


ztimex = zscore_traces[pick_stim][pick_param][pick_sweep][0] #need for AUC
zscore_trials_all = zscore_not_mean_traces[pick_stim][pick_param][pick_sweep][1] 

# Run trials #
mean_run_zscore = np.mean(zscore_trials_all[:,:,run_trial], axis=2)
run_zscore_inds = np.nonzero((ztimex >= auc_window[0]) & (ztimex <= auc_window[1]))[0] 
run_zscore_trace = mean_run_zscore[run_zscore_inds,:]
axs[0].plot(ztimex[run_zscore_inds],run_zscore_trace, color='black', linewidth=0.6, alpha=0.8)
#axs[0].plot(run_timex, run_trials, color='k', linewidth=0.6)
axs[0].axvspan(-.001, .001, color='r', alpha=0.5)
#axs[0].set_xlim([-prex, postx])
axs[0].set_title('Run trials')

# No Run #

mean_no_run_zscore = np.mean(zscore_trials_all[:,:,no_run], axis=2)
no_run_zscore_inds = np.nonzero((ztimex >= auc_window[0]) & (ztimex <= auc_window[1]))[0] 
no_run_zscore_trace = mean_no_run_zscore[no_run_zscore_inds,:]
axs[1].plot(ztimex[no_run_zscore_inds],no_run_zscore_trace, color='black', linewidth=0.6, alpha=0.8)
axs[1].axvspan(-.001, .001, color='r', alpha=0.5)
axs[1].set_title('No Run trials')   

pick_stim='opto'
拾取参数='500ms'
拾取_扫描=0
prex=.1#.2ms，在刺激前进行绘图
postx=.1#.6ms，在刺激后绘制
auc_窗口=[-.04，.1]
图，axs=plt.子图（1,2，figsize=（9,5），sharex=True，sharey=True，constrated_layout=True）
运行时间x=试运行[拾取刺激][拾取参数][拾取扫描][0]
试运行=试运行[拾取刺激][拾取参数][拾取扫描][1]#运行速度
ztimex=zscore_traces[pick_stim][pick_param][pick_sweep][0]#需要AUC
zscore_trials_all=zscore_not_mean_traces[pick_stim][pick_param][pick_sweep][1]
#试运行#
平均运行时间=np。平均值（所有试验时间[：，：，运行时间]，轴=2）
运行_zscore_inds=np.nonzero（（ztimex>=auc_window[0]）&（ztimex=auc_window[0]）&（ztimex您可以向每条曲线添加标签，然后在悬停（或单击
hover=False
时）时使用来显示注释

请注意，要在Jupyter笔记本中进行交互式绘图，需要使用
%matplotlib笔记本
（这可能取决于Jupyter的安装方式），而不仅仅是
%matplotlib内联
（生成静态图像）。请参阅

以下是一个示例，该示例显示了一些测试数据的总体思路：

%matplotlib笔记本
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
导入MPLS游标
np.随机种子（123）
x=np.arange（100）
y=np.random.randn（100,20）.cumsum（轴=0）
图，ax=plt.子批次（）
曲线=plt.绘图（x，y，颜色=黑色，α=0.3）
对于ind，枚举中的曲线（曲线）：
曲线集_标签（f'曲线nº{ind}'）
游标=多个游标。游标（曲线，悬停=真）
cursor.connect（'add'，lambda sel:sel.annotation.set_text（sel.artist.get_label（）））
plt.show（）

如果你回答了你的问题，你可以考虑投票和/或回答。谢谢！我要试一试，这应该做我想做的事。