Question

我不想将单词或数字作为x轴的刻度标签，而是绘制一个简单的绘图（由直线和圆圈组成）作为每个x刻度的标签。这可能吗？如果是这样，在matplotlib中最好的方法是什么？

Answer 1

我会删除刻度标签并将文字替换为patches。以下是执行此任务的简要示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches


# define where to put symbols vertically
TICKYPOS = -.6

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10))

# set ticks where your images will be
ax.get_xaxis().set_ticks([2,4,6,8])
# remove tick labels
ax.get_xaxis().set_ticklabels([])


# add a series of patches to serve as tick labels
ax.add_patch(patches.Circle((2,TICKYPOS),radius=.2,
                            fill=True,clip_on=False))
ax.add_patch(patches.Circle((4,TICKYPOS),radius=.2,
                            fill=False,clip_on=False))
ax.add_patch(patches.Rectangle((6-.1,TICKYPOS-.05),.2,.2,
                               fill=True,clip_on=False))
ax.add_patch(patches.Rectangle((8-.1,TICKYPOS-.05),.2,.2,
                               fill=False,clip_on=False))

这导致下图：

enter image description here

将clip_on设置为False是关键，否则轴外的patches将不会显示。贴片的坐标和尺寸（半径，宽度，高度等）将取决于轴在图中的位置。例如，如果您正在考虑使用子图进行此操作，则需要对贴片放置敏感，以便不与任何其他轴重叠。您可能值得花时间研究Transformations，并在其他单位（轴，图或显示）中定义位置和大小。

如果您有要用于符号的特定图像文件，则可以使用BboxImage类创建要添加到轴而不是补丁的艺术家。例如，我使用以下脚本创建了一个简单的图标：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(1,1),dpi=400)
ax = fig.add_axes([0,0,1,1],frameon=False)
ax.set_axis_off()

ax.plot(range(10),linewidth=32)
ax.plot(range(9,-1,-1),linewidth=32)

fig.savefig('thumb.png')

制作此图片：

enter image description here

然后我在我想要刻度标签和我想要的尺寸的位置创建了一个BboxImage：

lowerCorner = ax.transData.transform((.8,TICKYPOS-.2))
upperCorner = ax.transData.transform((1.2,TICKYPOS+.2))

bbox_image = BboxImage(Bbox([lowerCorner[0],
                             lowerCorner[1],
                             upperCorner[0],
                             upperCorner[1],
                             ]),
                       norm = None,
                       origin=None,
                       clip_on=False,
                       )

注意到我如何使用transData转换从数据单位转换为显示单位，这是Bbox定义中所需要的。

现在我使用imread例程读取图像，并将其结果（一个numpy数组）设置为bbox_image的数据，并将艺术家添加到轴：

bbox_image.set_data(imread('thumb.png'))
ax.add_artist(bbox_image)

这导致更新的数字： enter image description here

如果直接使用图像，请确保导入所需的类和方法：

from matplotlib.image import BboxImage,imread
from matplotlib.transforms import Bbox

Answer 2

另一个答案有一些缺点，因为它使用静态坐标。因此，在更改图形大小或缩放和平移绘图时，它将不起作用。

更好的选择是直接在所选坐标系中定义位置。对于x轴，将数据坐标用于x位置，将轴坐标用于y位置是有意义的。

使用matplotlib.offsetbox es非常简单。下面的代码分别将一个带有圆圈的框和一个带有图像的框放置在坐标（-5,0）和（5,0）处，并将它们向下方偏移一点，使它们看起来像是刻度标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from matplotlib.offsetbox import (DrawingArea, OffsetImage,AnnotationBbox)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-10,10], [1,3])

# Annotate the 1st position with a circle patch
da = DrawingArea(20, 20, 10, 10)
p = mpatches.Circle((0, 0), 10)
da.add_artist(p)

ab = AnnotationBbox(da, (-5,0),
                    xybox=(0, -7),
                    xycoords=("data", "axes fraction"),
                    box_alignment=(.5, 1),
                    boxcoords="offset points",
                    bboxprops={"edgecolor" : "none"})

ax.add_artist(ab)

# Annotate the 2nd position with an image
arr_img = plt.imread("https://i.stack.imgur.com/FmX9n.png", format='png')

imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.2)
imagebox.image.axes = ax

ab = AnnotationBbox(imagebox, (5,0),
                    xybox=(0, -7),
                    xycoords=("data", "axes fraction"),
                    boxcoords="offset points",
                    box_alignment=(.5, 1),
                    bboxprops={"edgecolor" : "none"})

ax.add_artist(ab)

plt.show()

请注意，许多形状以unicode符号形式存在，因此人们可以简单地用这些符号设置刻度标签。有关这种解决方案，请参见How to use a colored shape as yticks in matplotlib or seaborn?

如何使用matplotlib使绘图的xtick标签成为简单的图形？

2 个答案: