有没有办法在Python的Matplotlib中用点坐标绘制Line2D？

Question

使用(x1, y1)在(x2, y2)中的两个点Matplotlib和Line2D之间绘制一条直线非常简单：

Line2D(xdata=(x1, x2), ydata=(y1, y2))

但在我的特殊情况下，我必须使用全局使用数据坐标的常规图顶部的点坐标绘制Line2D实例。这可能吗？

Answer 1

正如@tom所提到的，关键是transform kwarg。如果您希望艺术家的数据被解释为在＆＃34;像素＆＃34;坐标，指定transform=IdentityTransform()。

使用转换

变换是matplotlib中的一个关键概念。变换采用艺术家数据所在的坐标并将其转换为显示坐标 - 换句话说，就是屏幕上的像素。

如果您还没有看过，请快速阅读matplotlib transforms tutorial。我将假设熟悉该教程的前几段，所以如果你

例如，如果我们想在整个数字上画一条线，我们会使用类似的东西：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# The "clip_on" here specifies that we _don't_ want to clip the line
# to the extent of the axes
ax.plot([0, 1], [0, 1], lw=3, color='salmon', clip_on=False, 
        transform=fig.transFigure)

plt.show()

无论我们如何以交互方式调整大小/缩放/平移图表，此行始终从图的左下角延伸到右上角。

以像素绘制

您使用的最常见变换是ax.transData，ax.transAxes和fig.transFigure。但是，要绘制点/像素，您实际上根本不需要变换。在这种情况下，您将创建一个无效的新转换实例：IdentityTransform。这指定艺术家的数据在＆＃34; raw＆＃34;像素。

任何时候你想在＆＃34; raw＆＃34;像素，为艺术家指定transform=IdentityTransform()。

如果您想要分数工作，请回想一下有72个点到一英寸，而对于matplotlib，fig.dpi控制着一个＆＃34;英寸＆＃34; （它实际上与物理显示无关）。因此，我们可以使用简单的公式将点转换为像素。

举个例子，让我们在图的左下角放置一个30分的标记：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import IdentityTransform

fig, ax = plt.subplots()

points = 30
pixels = fig.dpi * points / 72.0

ax.plot([pixels], [pixels], marker='o', color='lightblue', ms=20,
        transform=IdentityTransform(), clip_on=False)
plt.show()

撰写变换

关于matplotlib变换的一个更有用的方法是可以添加它们来创建新的变换。这样可以轻松创建轮班。

例如，让我们绘制一条线，然后在x方向上添加另一条偏移15像素的线：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), color='lightblue', lw=4)

ax.plot(range(10), color='gray', lw=4,
        transform=ax.transData + Affine2D().translate(15, 0))

plt.show()

要记住的一件重要事情是增加的顺序很重要。如果我们改为Affine2D().translate(15, 0) + ax.transData，我们会将事物移动15个数据单位而不是15个像素。添加的变换是＆＃34;链接＆＃34; （按顺序编写一个更准确的术语）。

这也可以很容易地定义像图＃右边的＆＃34; 20像素＆＃34;。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 1], [0, 1], lw=3, clip_on=False, color='salmon',
        transform=fig.transFigure + Affine2D().translate(-20, 0))

plt.show()

Answer 2

您可以使用transform关键字在数据坐标（默认）和轴坐标之间切换。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.lines as lines

plt.plot(range(10),range(10),'ro-')

myline = lines.Line2D((0,0.5,1),(0.5,0.5,0),color='b') # data coords

plt.gca().add_artist(myline)

mynewline = lines.Line2D((0,0.5,1),(0.5,0.5,0),color='g',transform=plt.gca().transAxes) # Axes coordinates

plt.gca().add_artist(mynewline)

plt.show()