Python matplotlib连接到主/后退/前进按钮事件

有人知道如何从matplotlib图形中“获取”主按钮、“返回”按钮和“前进”按钮事件吗

我需要事件来调用我的一些函数，这样当按下这些按钮时，我的绘图就可以正常运行，即默认行为不是我所需要的

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Matplotlib假设基础数据集是常量，它所需要做的只是重置x/y轴限制并为这些按钮重新启动-不幸的是，这一假设在我的情况下是不正确的-我有一个数据堆栈，需要在触发这些按钮事件时按下并弹出它，如果您可以不调用某些函数的话无论何时调整x或y轴的大小，最简单的方法就是绑定到轴生成的

xlim\u changed

和

ylim\u changed

事件。例如：

   def on_xlim_change(*args):
          print "do your pushing and popping here..."
   ax = gca()
   ax.callbacks.connect('xlim_changed',on_xlim_change)

每当您点击前进、后退或主控键以及使用平移或缩放工具（至少在WX和GTK后端）时，都会执行此回调。但是，它仍然在matplotlib完成其轴的常规重缩放后执行

如果您真的想直接访问这些按钮回调，那么我看不到一种简单的独立于后端的方法，因为事件处理的工作方式会因您使用的后端而异。我认为基本的方法是将

matplotlib.backends.backend.\uuu.NavigationToolbar2

子类化，并覆盖

forward

、

back

和

home

方法。您仍然需要根据所使用的特定后端，准确地确定如何合并新的工具栏类

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如果您想实现一些与设置轴限制无关的自定义“向前/向后”控件，您最好改用。

我不知道有没有后端独立的解决方案来解决此问题。但是，当您使用Qt4Agg后端时，可以尝试以下方法：

import matplotlib
matplotlib.use("Qt4Agg")
import pylab as p

def home_callback():
    print "home called"

def back_callback():
    print "back called"

def forward_callback():
    print "forward called"

p.ion()
p.plot(p.random((10)))

fm = p.get_current_fig_manager()

fm.toolbar.actions()[0].triggered.connect(home_callback)
fm.toolbar.actions()[1].triggered.connect(back_callback)
fm.toolbar.actions()[2].triggered.connect(forward_callback)

首先，我获取当前的图形管理器，以便访问其工具栏。然后我可以将其他回调连接到它的操作

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如果您不能选择使用QT4Agg作为后端，我们可以尝试对其他后端执行类似操作。

Matplotlib不提供“主页”、“后退”或“前进”按钮事件

要添加将使用“home”、“back”或“forward”按钮事件调用的回调，常用的方法是将matplotlib后端子类化
但我不赞成这种做法。我认为它有两个缺点：

如果你想使用不同的后端，你必须对它们进行子类化

在matplotlib之外部署您自己的后端并非易事。您的后端必须是一个模块，该模块必须位于PYTHONPATH中

由于matplotlib提供的后端都不会覆盖

导航工具栏2

的

主页

，

后退

和

前进

方法。我更喜欢更简洁的猴子补丁方法。
例如，您可以用自己的方法替换

导航工具栏2

的

主页

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backend_bases import NavigationToolbar2

home = NavigationToolbar2.home

def new_home(self, *args, **kwargs):
    print 'new home'
    home(self, *args, **kwargs)

NavigationToolbar2.home = new_home

fig = plt.figure()
plt.text(0.35, 0.5, 'Hello world!', dict(size=30))
plt.show()

我们甚至可以模仿matplotlib的

mpl\u connect

风格

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backend_bases import NavigationToolbar2, Event

home = NavigationToolbar2.home

def new_home(self, *args, **kwargs):
    s = 'home_event'
    event = Event(s, self)
    event.foo = 100
    self.canvas.callbacks.process(s, event)
    home(self, *args, **kwargs)

NavigationToolbar2.home = new_home

def handle_home(evt):
    print 'new home'
    print evt.foo

fig = plt.figure()
fig.canvas.mpl_connect('home_event', handle_home)
plt.text(0.35, 0.5, 'Hello world!', dict(size=30))
plt.show()

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我认为接受一个答案并不意味着给予赏金——有点不直观；很高兴我注意到还有一个小时的空闲时间，希望nymk得到了。非常感谢所有高质量的答案