Question

在matplotlib中，我们可以使用至少两种方法绘制线条：

plt.plot

plt.plot([1,2],[1,2],color='k',marker='o')

Line2D方法

line = lines.Line2D([0.3,0.6],[0.9,0.3],linestyle='dashed',color='k')
plt.axes().add_line(line)

我怀疑这两种方法在实施过程中都是一样的。但无论如何，它在两个陈述点之间准确划出一条线。有时我需要将这两个点扩展到图形限制。当然我可以用y = ax + b的形式来计算它，但有人知道更容易吗？

如果我可以添加一些额外的选项，但是我无法找到它。

Answer 1

午餐过后，我找到了一种使用numpy的方式。

def drawLine2P(x,y,xlims):
    xrange = np.arange(xlims[0],xlims[1],0.1)
    A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
    k, b = np.linalg.lstsq(A, y)[0]
    plt.plot(xrange, k*xrange + b, 'k')

Answer 2

这个晚了一点，但我只是在谷歌搜索时遇到过这个。我也厌倦了无法在matplotlib中做到这一点，所以我写了abline_plot。它包括在轴限制发生变化时更新2D线的回调。

在下面的链接中搜索abline_plot示例。

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/examples/generated/example_interactions.html

文档：

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.graphics.regressionplots.abline_plot.html#statsmodels.graphics.regressionplots.abline_plot

实现：

https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/graphics/regressionplots.py#L572

编辑：一个不更新的简单

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import lines as mpl_lines

def slope_from_points(point1, point2):
    return (point2[1] - point1[1])/(point2[0] - point1[0])

def plot_secant(point1, point2, ax):
    # plot the secant
    slope = slope_from_points(point1, point2)
    intercept = point1[1] - slope*point1[0] 
    # update the points to be on the axes limits
    x = ax.get_xlim()
    y = ax.get_ylim()
    data_y = [x[0]*slope+intercept, x[1]*slope+intercept]
    line = mpl_lines.Line2D(x, data_y, color='red')
    ax.add_line(line)
    return ax.figure()

Answer 3

希望这有帮助

import matplotlib.pyplot as plt
# I am generating 2 random points, u might want to update these
x1,y1,x2,y2 = np.random.uniform(-1,1,4)
# make use of line equation to form function line_eqn(x) that generated y
line_eqn = lambda x : ((y2-y1)/(x2-x1)) * (x - x1) + y1        
# generate range of x values based on your graph
xrange = np.arange(-1.2,1.2,0.2)
# plot the line with generate x ranges and created y ranges
plt.plot(xrange, [ line_eqn(x) for x in xrange], color='k', linestyle='-', linewidth=2)

Answer 4

太晚了，但对于像我一样偶然发现这个问题的人来说，这是最简单的答案，

从 matplotlib 3.3 开始，您可以使用 plt.axline((x1, y1), (x2, y2)) 执行此操作。

matplotlib：超过2个控制点的扩展行

4 个答案: