Matplotlib文本边界框尺寸

Question

我想做什么：

我想以matplotlib世界单位（不是屏幕像素）获取文本实例的位置和尺寸，以计算和防止文本重叠。

我在Mac OSX 10.9.3，Python 2.7.5，matplotlib 1.3.1上开发。

我尝试过的事情：

让 t 成为文本实例。

1. t.get_window_extent(renderer)：

   这会得到以像素为单位的边界框尺寸，我需要世界坐标（在我的情况下，在-1.0和1.0之间标准化）。

2. t ._ get_bbox_patch（）：

   t = ax.text(x, y, text_string, prop_dict, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5, boxstyle='square'))
   print t._get_bbox_patch()
   

   当我执行上述序列时，输出为FancyBboxPatchFancyBboxPatch(0,0;1x1)。在我生成的图像中，文本实例使用红色边界框正确呈现，因此输出使我认为FancyBbox已实例化，但在渲染时间之前实际上并未填充实际尺寸。

那么，如何在我用于 x 和 y 我传递给ax.text(...)的参数？

Answer 1

这可能会有所帮助。

import matplotlib.pyplot as plt

f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
ax.plot([0,10], [4,0])
t = ax.text(3.2, 2.1, "testing...")

# get the inverse of the transformation from data coordinates to pixels
transf = ax.transData.inverted()
bb = t.get_window_extent(renderer = f.canvas.renderer)
bb_datacoords = bb.transformed(transf)

# Bbox('array([[ 3.2       ,  2.1       ],\n       [ 4.21607125,  2.23034396]])')

这应该给你想要的。如果你想得到图坐标（0..1,0..1）的坐标，那么使用ax.transAxes的倒数。

然而，这个解决方案有一个小问题。摘自matplotlib文档：

任何Text实例都可以在窗口坐标中报告其范围（负x坐标在窗口外），但有一个擦除。

用于计算文本大小的RendererBase实例在绘制图形（draw（））之前是未知的。绘制窗口并且文本实例知道其渲染器后，您可以调用get_window_extent（）。

因此，在真正绘制图形之前，似乎无法找出文本大小。

顺便说一下，您可能已经注意到Bbox个实例有方法overlaps，可用于查明Bbox是否与另一个（bb1.overlaps(bb2)重叠）。这在某些情况下可能有用，但它没有回答“多少”这个问题。

如果您有旋转文本，您将很难看到它们是否重叠，但您可能已经知道了。

Answer 2

来晚了，但是这是另一个示例，它显示了如何以数据坐标/单位获取文本对象的边界框。它还绘制了围绕文本获得的边界框以进行视觉表示。

import matplotlib.pyplot as plt

# some example plot
plt.plot([1,2,3], [2,3,4])

t = plt.text(1.1, 3.1, "my text", fontsize=18)

# to get the text bounding box 
# we need to draw the plot
plt.gcf().canvas.draw()


# get bounding box of the text 
# in the units of the data
bbox = t.get_window_extent()\
    .inverse_transformed(plt.gca().transData)


print(bbox)
# prints: Bbox(x0=1.1, y0=3.0702380952380954, x1=1.5296875, y1=3.2130952380952382)


# plot the bounding box around the text
plt.plot([bbox.x0, bbox.x0, bbox.x1, bbox.x1, bbox.x0],
         [bbox.y0, bbox.y1, bbox.y1, bbox.y0, bbox.y0])

plt.show()