SVG ヒストグラム

凡例マーカーをクリックしてバーを非表示または表示するインタラクティブなヒストグラムを作成する方法を示します。

対話性は ecmascript (javascript) でエンコードされ、後処理ステップで SVG コードに挿入されます。イメージをレンダリングするには、Web ブラウザーで開きます。SVG は、Linux および OSX ユーザーが使用するほとんどの Web ブラウザーでサポートされています。Windows IE9 は SVG をサポートしていますが、それ以前のバージョンはサポートしていません。

注記

matplotlib バックエンドを使用すると、各オブジェクトに ID を割り当てることができます。これは、Python で作成された matplotlib オブジェクトと、2 番目のステップで解析される対応する SVG 構造を関連付けるためにここで使用されるメカニズムです。ID は柔軟ですが、オブジェクトの大規模なコレクションに使用するのは面倒です。物事を単純化するために、2 つのメカニズムを使用できます。

• SVG <g> タグへのオブジェクトの体系的なグループ化、

• その起源に従って、各 SVG オブジェクトにクラスを割り当てます。

たとえば、個々のバーのプロパティを変更する代わりに、hist関数のバーを PatchCollection にグループ化するか、class="hist_##" 属性を割り当てることができます。

CSS は、生成された SVG 全体で繰り返されるマークアップを置き換えるために、より広範囲に使用することもできます。

著者:デビッド。ガード@ gmail . コム

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xml.etree.ElementTree as ET
from io import BytesIO
import json


plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

# Apparently, this `register_namespace` method is necessary to avoid garbling
# the XML namespace with ns0.
ET.register_namespace("", "http://www.w3.org/2000/svg")

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# --- Create histogram, legend and title ---
plt.figure()
r = np.random.randn(100)
r1 = r + 1
labels = ['Rabbits', 'Frogs']
H = plt.hist([r, r1], label=labels)
containers = H[-1]
leg = plt.legend(frameon=False)
plt.title("From a web browser, click on the legend\n"
          "marker to toggle the corresponding histogram.")


# --- Add ids to the svg objects we'll modify

hist_patches = {}
for ic, c in enumerate(containers):
    hist_patches['hist_%d' % ic] = []
    for il, element in enumerate(c):
        element.set_gid('hist_%d_patch_%d' % (ic, il))
        hist_patches['hist_%d' % ic].append('hist_%d_patch_%d' % (ic, il))

# Set ids for the legend patches
for i, t in enumerate(leg.get_patches()):
    t.set_gid('leg_patch_%d' % i)

# Set ids for the text patches
for i, t in enumerate(leg.get_texts()):
    t.set_gid('leg_text_%d' % i)

# Save SVG in a fake file object.
f = BytesIO()
plt.savefig(f, format="svg")

# Create XML tree from the SVG file.
tree, xmlid = ET.XMLID(f.getvalue())


# --- Add interactivity ---

# Add attributes to the patch objects.
for i, t in enumerate(leg.get_patches()):
    el = xmlid['leg_patch_%d' % i]
    el.set('cursor', 'pointer')
    el.set('onclick', "toggle_hist(this)")

# Add attributes to the text objects.
for i, t in enumerate(leg.get_texts()):
    el = xmlid['leg_text_%d' % i]
    el.set('cursor', 'pointer')
    el.set('onclick', "toggle_hist(this)")

# Create script defining the function `toggle_hist`.
# We create a global variable `container` that stores the patches id
# belonging to each histogram. Then a function "toggle_element" sets the
# visibility attribute of all patches of each histogram and the opacity
# of the marker itself.

script = """
<script type="text/ecmascript">
<![CDATA[
var container = %s

function toggle(oid, attribute, values) {
    /* Toggle the style attribute of an object between two values.

    Parameters
    ----------
    oid : str
      Object identifier.
    attribute : str
      Name of style attribute.
    values : [on state, off state]
      The two values that are switched between.
    */
    var obj = document.getElementById(oid);
    var a = obj.style[attribute];

    a = (a == values[0] || a == "") ? values[1] : values[0];
    obj.style[attribute] = a;
    }

function toggle_hist(obj) {

    var num = obj.id.slice(-1);

    toggle('leg_patch_' + num, 'opacity', [1, 0.3]);
    toggle('leg_text_' + num, 'opacity', [1, 0.5]);

    var names = container['hist_'+num]

    for (var i=0; i < names.length; i++) {
        toggle(names[i], 'opacity', [1, 0])
    };
    }
]]>
</script>
""" % json.dumps(hist_patches)

# Add a transition effect
css = tree.find('.//{http://www.w3.org/2000/svg}style')
css.text = css.text + "g {-webkit-transition:opacity 0.4s ease-out;" + \
    "-moz-transition:opacity 0.4s ease-out;}"

# Insert the script and save to file.
tree.insert(0, ET.XML(script))

ET.ElementTree(tree).write("svg_histogram.svg")