如何通过散点图绘制一条没有溢出的线

Question

所以我目前正在使用matplotlib中的许多x和y绘制散点图：

plt.scatter(x, y)

我想在这个散点图上绘制一条穿过整个图形的线（即击中两个'边框'）我知道渐变和截距 - 方程中的m和c y = mx +c。

我已经考虑过获取绘图的4个点（计算最小和最大散点x和y s）并从中计算线的最小和最大坐标然后绘制但是这看起来很复杂。有没有更好的方法来记住这条线甚至可能不在“情节”内？

散点图示例：

如图中所示，四个边界坐标是粗糙的：

• 左下角：-1,-2
• 左上角：-1,2
• 右下角：6,-2
• 右上角6,2

我现在有一条线，我需要绘制，不得超过这些边界，但如果它进入绘图必须触及两个边界点。

所以我可以检查当x = -1时y等于什么，然后检查该值是否介于-1和6之间，如果该行必须越过左边界，那么绘制它，依此类推第四个。

理想情况下，我会创建一条从-infinity到infinity的线，然后裁剪它以适应情节。

Answer 1

这里的想法是在图中绘制一些等式y=m*x+y0的线。这可以通过将最初在轴坐标中给出的水平线转换为数据坐标，根据线方程应用Affine2D变换并转换回屏幕坐标来实现。

这里的优点是您根本不需要知道轴限制。你也可以随意缩放或平移你的情节;该线将始终保持在轴边界内。因此，它有效地实现了从-infinity到+ inifinty的范围。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as mtransforms

def axaline(m,y0, ax=None, **kwargs):
    if not ax:
        ax = plt.gca()
    tr = mtransforms.BboxTransformTo(
            mtransforms.TransformedBbox(ax.viewLim, ax.transScale))  + \
         ax.transScale.inverted()
    aff = mtransforms.Affine2D.from_values(1,m,0,0,0,y0)
    trinv = ax.transData
    line = plt.Line2D([0,1],[0,0],transform=tr+aff+trinv, **kwargs)
    ax.add_line(line)

x = np.random.rand(20)*6-0.7
y = (np.random.rand(20)-.5)*4
c = (x > 3).astype(int)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x,y, c=c, cmap="bwr")

# draw y=m*x+y0 into the plot
m = 0.4; y0 = -1
axaline(m,y0, ax=ax, color="limegreen", linewidth=5)

plt.show()

虽然这个解决方案在第一眼看上去有点复杂，但人们不需要完全理解它。只需将axaline函数复制到您的代码中，然后按原样使用它。

<小时/> 为了在没有变换的情况下使自动更新工作，可以添加回调，这将在每次图中的某些变化时重置变换。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import transforms

class axaline():
    def __init__(self, m,y0, ax=None, **kwargs):
        if not ax: ax = plt.gca()
        self.ax = ax
        self.aff = transforms.Affine2D.from_values(1,m,0,0,0,y0)
        self.line = plt.Line2D([0,1],[0,0], **kwargs)
        self.update()
        self.ax.add_line(self.line)
        self.ax.callbacks.connect('xlim_changed', self.update)
        self.ax.callbacks.connect('ylim_changed', self.update)

    def update(self, evt=None):
        tr = ax.transAxes - ax.transData
        trinv = ax.transData
        self.line.set_transform(tr+self.aff+trinv)

x = np.random.rand(20)*6-0.7
y = (np.random.rand(20)-.5)*4
c = (x > 3).astype(int)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x,y, c=c, cmap="bwr")

# draw y=m*x+y0 into the plot
m = 0.4; y0 = -1
al = axaline(m,y0, ax=ax, color="limegreen", linewidth=5)

plt.show()

Answer 2

您可以尝试：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

m=3
c=-2
x1Data= np.random.normal(scale=2, loc=.4, size=25)
y1Data= np.random.normal(scale=3, loc=1.2, size=25)
x2Data= np.random.normal(scale=1, loc=3.4, size=25)
y2Data= np.random.normal(scale=.65, loc=-.2, size=25)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot( 1, 1, 1 )
ax.scatter(x1Data, y1Data)
ax.scatter(x2Data, y2Data)
ylim = ax.get_ylim()
xlim = ax.get_xlim()
ax.plot( xlim, [ m * x + c for x in xlim ], 'r:' )
ax.set_ylim( ylim )
ax.set_xlim( xlim )
plt.show()

给出：