Question

我想在使用pyplot绘制的图中有一个圆圈，但我需要在x轴上使用对数刻度。

我做：

ax = plt.axes()

point1 = plt.Circle((x,y), x, color='r',clip_on=False, 
                    transform = ax.transAxes, alpha = .5)

plt.xscale('log')

current_fig = plt.gcf()

current_fig.gca().add_artist(point1)

如您所见，我希望圆的半径等于x坐标。

我的问题是，如果我使用，就像写在这里transAxes，那么我得到的圆实际上是一个圆（否则它在x上拉伸，看起来像一个椭圆切成两半），但是x坐标是0.另一方面，如果我使用transData而不是transAxes，那么我得到x坐标的正确值，但圆圈再次拉伸并切成两半。

我真的不介意拉伸，但我不喜欢切割，我希望它至少是一个完整的椭圆。

知道如何获得我想要的东西吗？

Answer 1

最简单的方法可能是使用情节标记而不是Circle。例如：

ax.plot(x,y,marker='o',ms=x*5,mfc=(1.,0.,0.,0.5),mec='None')

这将为您提供一个始终为“圆形”并且将以正确的x，y坐标为中心的圆，尽管其大小与x和y标度无关。如果您只关心中心位置，那么您可以使用ms=，直到看起来正确。

更常见的方法是为圆圈构建一个新的复合变换 - 你应该看一下this tutorial on transformations。基本上，从图形到数据空间的转换是这样构造的：

transData = transScale + (transLimits + transAxes)

其中transScale处理数据的任何非线性（例如对数）缩放，transLimits将数据的x和y限制映射到轴的单位空间，transAxes将轴边界框的角映射到显示空间。

您希望保持圆形看起来像圆/椭圆（即根据x轴的对数缩放不扭曲它），但您仍希望将其转换为数据坐标中的正确中心位置。为此，您可以构建缩放的翻译，然后将其与transLimits和transAxes结合使用：

from matplotlib.transforms import ScaledTranslation

ax = plt.axes(xscale='log')
x,y = 10,0
ax.set_ylim(-11,11)
ax.set_xlim(1E-11,1E11)

# use the axis scale tform to figure out how far to translate 
circ_offset = ScaledTranslation(x,y,ax.transScale)

# construct the composite tform
circ_tform = circ_offset + ax.transLimits + ax.transAxes

# create the circle centred on the origin, apply the composite tform
circ = plt.Circle((0,0),x,color='r',alpha=0.5,transform=circ_tform)
ax.add_artist(circ)
plt.show()

显然，x轴上的缩放会有点奇怪和随意 - 你需要玩弄你如何构建转换以获得你想要的。

pyplot和semilogarithmic scale：如何用变换绘制圆

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