以对数标度转换xy坐标

Question

这是一件我想做的简单事情

newcoords = ax.transLimits.transform( np.array(oldcoords)) )

以便将坐标从数据坐标oldcoords转换为绘图轴坐标newcoords。我的绘图有一个轴线性刻度，另一个轴刻度尺。对应于线性标度的组件（例如x）被正确转换，但对应于对数标度的组件（例如y）不是。

我尝试了这个，但它不起作用，我应该怎么做？

transInstance = ax.transLimits + ax.transScale
newcoords = transInstance.transform( oldcoords )

Answer 1

我可能会迟到，但我在谷歌搜索后找不到答案，所以我认为这仍然可以帮助其他人。

坐标变换必须以稍微不同的方式发生；转换必须交换或两个转换必须嵌套。请注意，如果轴是线性的而不是对数的，这似乎没有必要。

以这个情节为例：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)
ax.set_yscale('log')

那么如果你想变换[10, 10]点的坐标，你必须要么嵌套两个变换：

>>> ax.transLimits.transform(ax.transScale.transform([10, 10]))
array([1.        , 0.99800598])

或对变换求和，但顺序相反：

>>> newTransform = ax.transScale + ax.transLimits
>>> newTransform.transform([10, 10])
array([1., 1.])

在另一个答案中可以找到更多见解：Annotate point offset by a fixed fraction of the Axes size

Answer 2

您需要明确自己对数据进行的转换。我是否正确假设您在旧坐标x，y中有数据。然后转换为一些新的坐标x'和y'，并将x'映射到log（y'）？

如果是这种情况，那么当找到最小值时，你会在x'-log（y'）空间中得到一个点，然后你需要在这些坐标中绘制一个矩形。

如果我误解了，我很抱歉，但我建议你完整地记下你所做的转变，并记住订单的重要性！