<div dir="ltr"><div>Hi folks,<br><br></div><span style="font-family:monospace,monospace">mpldatacursor<font face="arial,helvetica,sans-serif"> version 0.6 has been released (it's long overdue). </font></span><tt>mpldatacursor</tt> provides interactive “data cursors” (clickable annotation
boxes) for matplotlib.
<div id="major-changes-in-v0-6">
<h2>Major Changes in v0.6</h2>
<p>Version 0.6 adds:</p>
<ul><li>Better handling of date-formatted axes.</li><li>“Popup” text boxes can be interactively hidden by right-clicking
(controllable through the <tt>hide_button</tt> and <tt>display_button</tt> kwargs).</li><li>Proper support for twinned axes.</li><li>Better unicode support for the formatter function. Note that this makes
<tt>mpldatacursor</tt> incompatibile with early 3.x versions (3.0, 3.1, and 3.2).
However, it remains compatible with Python >= 3.3 (e.g. 3.3, 3.4, and 3.5) as
well as 2.6 and 2.7.</li><li>Annotation boxes will now try to stay visible inside the figure by default.
Specify <tt>keep_inside=False</tt> to disable this.</li><li>Added basic support for extracting the z-value of 3D artists.</li><li>Made the precision of the default x & y formatting depend on the range of the
axes.</li><li>Full support for interactive IPython notebooks through the nbagg backend.
Note that the performance on the nbagg may be very poor.</li><li>Workarounds for annotation issues in Matplotlib v1.4.3 <br></li><li>Numerous bugfixes (Thanks to everyone for the reports!).</li></ul><h2>Basic Usage</h2>
<p><tt>mpldatacursor</tt> offers a few different styles of interaction through the
<tt>datacursor</tt> function.</p>
<p>As an example, this displays the x, y coordinates of the selected artist in an
annotation box:</p>
<pre>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(lines)

plt.show()
</pre>
<a href="https://github.com/joferkington/mpldatacursor/blob/master/examples/basic.py" rel="nofollow"><img src="http://joferkington.github.com/mpldatacursor/images/basic.png"></a><h2>Installation</h2>
<p><code>mpldatacursor</code> can be installed from PyPi using
<code>easy_install</code>/<code>pip</code>/etc. (e.g. <code>pip install mpldatacursor</code>) or you may
download the source and install it directly with <code>python setup.py install</code>.</p><p><br></p><p>Thanks,</p><p>-Joe<br></p>
</div></div>