python - MATLAB のstackedplot() に似た Python サブプロットのスコープ

Question

MATLAB と同じ Python で利用可能なプロット関数はありますstackedplot()か? stackedplot()MATLAB では、同じ X 軸を持つ複数の変数をライン プロットし、垂直に積み重ねることができます。さらに、このプロットには、カーソルを移動するだけで特定のすべての変数の値を表示するスコープがありXます (添付のプロットを参照してください)。問題なくPythonで積み上げサブプロットを生成できましたが、カーソルを移動してすべての変数の値を表示するこのようなスコープを追加できませんでした。この機能は Python で利用できますか?

これは、MATLAB の を使用したプロットstackedplot()です。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, date, time
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import matplotlib.transforms as transforms
import mplcursors
from collections import Counter
import collections

def flatten(x):
    result = []
    for el in x:
        if isinstance(x, collections.Iterable) and not isinstance(el, str):
            result.extend(flatten(el))
        else:
            result.append(el)
    return result

def shared_scope(sel):
    sel.annotation.set_visible(False)  # hide the default annotation created by mplcursors
    x = sel.target[0]
    for ax in axes:
        for plot in plotStore:
            da = plot.get_ydata()
            if type(da[0]) is np.datetime64: #pd.Timestamp
                yData = matplotlib.dates.date2num(da) # to numerical values
                vals = np.interp(x, plot.get_xdata(), yData)
                dates = matplotlib.dates.num2date(vals) # to matplotlib dates
                y = datetime.strftime(dates,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') # to strings
                annot = ax.annotate(f'{y:.30s}', (x, vals), xytext=(15, 10), textcoords='offset points',
                            bbox=dict(facecolor='tomato', edgecolor='black', boxstyle='round', alpha=0.5))
                sel.extras.append(annot)
            else:
                y = np.interp(x, plot.get_xdata(), plot.get_ydata())      
                annot = ax.annotate(f'{y:.2f}', (x, y), xytext=(15, 10), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=90,rad=10"),
                            bbox=dict(facecolor='tomato', edgecolor='black', boxstyle='round', alpha=0.5))
                sel.extras.append(annot)
        vline = ax.axvline(x, color='k', ls=':')
        sel.extras.append(vline)
    trans = transforms.blended_transform_factory(axes[0].transData, axes[0].transAxes)
    text1 = axes[0].text(x, 1.01, f'{x:.2f}', ha='center', va='bottom', color='blue', clip_on=False, transform=trans)
    sel.extras.append(text1)
        
   
# Data to plot
data = pd.DataFrame(columns = ['timeOfSample','Var1','Var2'])
data.timeOfSample = ['2020-05-10 09:09:02','2020-05-10 09:09:39','2020-05-10 09:40:07','2020-05-10 09:40:45','2020-05-12 09:50:45']
data['timeOfSample'] = pd.to_datetime(data['timeOfSample'])
data.Var1 = [10,50,100,5,25]
data.Var2 = [20,55,70,60,50]
variables = ['timeOfSample',['Var1','Var2']] # variables to plot - Var1 and Var2 to share a plot

nPlot = len(variables)   
dataPts = np.arange(0, len(data[variables[0]]), 1) # x values for plots
plotStore = [0]*len(flatten(variables)) # to store all the plots for annotation purposes later

fig, axes = plt.subplots(nPlot,1,sharex=True)

k=0
for i in range(nPlot):
    if np.size(variables[i])==1:
        yData = data[variables[i]]   
        line, = axes[i].plot(dataPts,yData,label = variables[i]) 
        plotStore[k]=line
        k = k+1
    else:
        for j in range(np.size(variables[i])): 
            yData = data[variables[i][j]]        
            line, = axes[i].plot(dataPts,yData,label = variables[i][j])             
            plotStore[k]=line
            k = k+1  
    axes[i].set_ylabel(variables[i])


cursor = mplcursors.cursor(plotStore, hover=True)
cursor.connect('add', shared_scope)
plt.xlabel('Samples')
plt.show()