在ipython notebook中的matplotlib图中添加任意一行

Question

我对python / matplotlib都很陌生，并通过ipython笔记本使用它。我正在尝试向现有图形添加一些注释线，我无法弄清楚如何在图形上渲染线条。因此，例如，如果我绘制以下内容：

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")

我得到以下图表：

那么我如何添加从（70,100）到（70,250）的垂直线？从（70,100）到（90,200）的对角线怎么样？

我尝试了Line2D()的一些事情，但我只会产生混淆。在R中，我只使用segments（）函数来添加线段。 matplotlib中有等价物吗？

Answer 1

您可以通过将plot命令与相应的数据（段的边界）一起提供，直接绘制所需的行：

plot([x1, x2], [y1, y2], color='k', linestyle='-', linewidth=2)

（当然你可以选择颜色，线宽，线条样式等）。

从你的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.plot([70, 70], [100, 250], 'k-', lw=2)

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.plot([70, 90], [90, 200], 'k-')

plt.show()

Answer 2

对于newcomers来说还不算太晚。

plt.axvline(x, color='r')

使用ymin和ymax也取y的范围。

Answer 3

使用vlines：

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")
vlines(70,100,250)

基本呼叫签名是：

vlines(x, ymin, ymax)
hlines(y, xmin, xmax)

Answer 4

Matplolib现在允许OP正在寻找'注释线'。 annotate()函数允许几种形式的连接路径，无头和无尾箭头，即简单的线，是其中之一。

ax.annotate("",
            xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
            xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
            arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                      connectionstyle="arc3, rad=0"),
            )

在the documentation中，它表示您只能绘制一个带有空字符串的箭头作为第一个参数。

来自OP的例子：

%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.annotate("",
              xy=(70, 90), xycoords='data',
              xytext=(90, 200), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

plt.show()

就像在gcalmettes的答案中一样，你可以选择颜色，线宽，线条样式等。

这是对代码的一部分的更改，这将使两个示例行中的一个变为红色，更宽，而不是100％不透明。

# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              edgecolor = "red",
                              linewidth=5,
                              alpha=0.65,
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

您还可以通过调整connectionstyle。

将曲线添加到连接线

Answer 5

您可以使用matplotlib.collections.LineCollection：

而不是滥用dataSource.clear(); dataSource.add(featureCollection); 或plot（对于许多行而言效率低下）

annotate

它包含行import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection np.random.seed(5) x = np.arange(1, 101) y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100) plt.plot(x, y, "o") # Takes list of lines, where each line is a sequence of coordinates l1 = [(70, 100), (70, 250)] l2 = [(70, 90), (90, 200)] lc = LineCollection([l1, l2], color=["k","blue"], lw=2) plt.gca().add_collection(lc) plt.show() 的列表，其中每行是 N 个坐标的序列（ N 可以大于两个）。

标准格式关键字可用，可以接受单个值（在这种情况下该值适用于每行），也可以接受序列 M [l1, l2, ...]，在这种情况下，第 i 行是values。