Симон Моурир дал этот пример :
object o = null;
DateTime d = (DateTime)o; // NullReferenceException
, где unboxing преобразование (литье) из object
(или из одного из классов System.ValueType
или System.Enum
или из типа интерфейса) - тип значения (кроме Nullable<>
) сам по себе дает NullReferenceException
.
В другом направлении конверсия бокса из a Nullable<>
, которая имеет HasValue
, равную false
, на ссылочный тип, может дать ссылку null
, которая затем может привести к NullReferenceException
. Классический пример:
DateTime? d = null;
var s = d.ToString(); // OK, no exception (no boxing), returns ""
var t = d.GetType(); // Bang! d is boxed, NullReferenceException
Иногда бокс происходит по-другому. Например, с помощью этого не общего метода расширения:
public static void MyExtension(this object x)
{
x.ToString();
}
следующий код будет проблематичным:
DateTime? d = null;
d.MyExtension(); // Leads to boxing, NullReferenceException occurs inside the body of the called method, not here.
Эти случаи возникают из-за специальных правил, используемых во время выполнения при боксе Nullable<>
экземпляров.
Кажется, что ни один из других ответов здесь не отвечает на вопрос. Итак, вот код, который использует разброс и показывает аннотацию при зависании над точками разброса.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
x = np.random.rand(15)
y = np.random.rand(15)
names = np.array(list("ABCDEFGHIJKLMNO"))
c = np.random.randint(1,5,size=15)
norm = plt.Normalize(1,4)
cmap = plt.cm.RdYlGn
fig,ax = plt.subplots()
sc = plt.scatter(x,y,c=c, s=100, cmap=cmap, norm=norm)
annot = ax.annotate("", xy=(0,0), xytext=(20,20),textcoords="offset points",
bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
annot.set_visible(False)
def update_annot(ind):
pos = sc.get_offsets()[ind["ind"][0]]
annot.xy = pos
text = "{}, {}".format(" ".join(list(map(str,ind["ind"]))),
" ".join([names[n] for n in ind["ind"]]))
annot.set_text(text)
annot.get_bbox_patch().set_facecolor(cmap(norm(c[ind["ind"][0]])))
annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.4)
def hover(event):
vis = annot.get_visible()
if event.inaxes == ax:
cont, ind = sc.contains(event)
if cont:
update_annot(ind)
annot.set_visible(True)
fig.canvas.draw_idle()
else:
if vis:
annot.set_visible(False)
fig.canvas.draw_idle()
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)
plt.show()
Потому что люди вдруг тоже хотят используйте это решение для линии plot
вместо разброса, следующее было бы решением для plot
(которое работает несколько иначе).
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
x = np.sort(np.random.rand(15))
y = np.sort(np.random.rand(15))
names = np.array(list("ABCDEFGHIJKLMNO"))
norm = plt.Normalize(1,4)
cmap = plt.cm.RdYlGn
fig,ax = plt.subplots()
line, = plt.plot(x,y, marker="o")
annot = ax.annotate("", xy=(0,0), xytext=(-20,20),textcoords="offset points",
bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
annot.set_visible(False)
def update_annot(ind):
x,y = line.get_data()
annot.xy = (x[ind["ind"][0]], y[ind["ind"][0]])
text = "{}, {}".format(" ".join(list(map(str,ind["ind"]))),
" ".join([names[n] for n in ind["ind"]]))
annot.set_text(text)
annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.4)
def hover(event):
vis = annot.get_visible()
if event.inaxes == ax:
cont, ind = line.contains(event)
if cont:
update_annot(ind)
annot.set_visible(True)
fig.canvas.draw_idle()
else:
if vis:
annot.set_visible(False)
fig.canvas.draw_idle()
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)
plt.show()
В случае, если кто-то ищет решение для бар-графиков, см., например, этот ответ .
Из http://matplotlib.sourceforge.net/examples/event_handling/pick_event_demo.html :
from matplotlib.pyplot import figure, show
import numpy as npy
from numpy.random import rand
if 1: # picking on a scatter plot (matplotlib.collections.RegularPolyCollection)
x, y, c, s = rand(4, 100)
def onpick3(event):
ind = event.ind
print 'onpick3 scatter:', ind, npy.take(x, ind), npy.take(y, ind)
fig = figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
col = ax1.scatter(x, y, 100*s, c, picker=True)
#fig.savefig('pscoll.eps')
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick3)
show()
mplcursors работали для меня. mplcursors предоставляет интерактивную аннотацию для matplotlib. Он сильно вдохновлен mpldatacursor ( https://github.com/joferkington/mpldatacursor ) с гораздо упрощенным API
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mplcursors
data = np.outer(range(10), range(1, 5))
fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.set_title("Click somewhere on a line.\nRight-click to deselect.\n"
"Annotations can be dragged.")
mplcursors.cursor(lines) # or just mplcursors.cursor()
plt.show()
mpld3 решает это для меня. EDIT (CODE ADDED):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mpld3
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(axisbg='#EEEEEE'))
N = 100
scatter = ax.scatter(np.random.normal(size=N),
np.random.normal(size=N),
c=np.random.random(size=N),
s=1000 * np.random.random(size=N),
alpha=0.3,
cmap=plt.cm.jet)
ax.grid(color='white', linestyle='solid')
ax.set_title("Scatter Plot (with tooltips!)", size=20)
labels = ['point {0}'.format(i + 1) for i in range(N)]
tooltip = mpld3.plugins.PointLabelTooltip(scatter, labels=labels)
mpld3.plugins.connect(fig, tooltip)
mpld3.show()
Вы можете проверить пример
Я знаю, что это старый вопрос, но я продолжал прибывать сюда, ища решение для зависания (не нажимать) строки.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plot = fig.add_subplot(111)
# create some curves
for i in range(4):
plot.plot(
[i*1,i*2,i*3,i*4],
gid=i)
def on_plot_hover(event):
for curve in plot.get_lines():
if curve.contains(event)[0]:
print "over %s" % curve.get_gid()
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_plot_hover)
plt.show()
Небольшое редактирование на примере, представленном в http://matplotlib.org/users/shell.html :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('click on points')
line, = ax.plot(np.random.rand(100), '-', picker=5) # 5 points tolerance
def onpick(event):
thisline = event.artist
xdata = thisline.get_xdata()
ydata = thisline.get_ydata()
ind = event.ind
print 'onpick points:', zip(xdata[ind], ydata[ind])
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)
plt.show()
Это график прямой линии, так как Сохаиб спрашивал