有没有办法在 Python 的 Matplotlib 中的点坐标中绘制 Line2D？

Question

使用Line2D 在Matplotlib 中的(x1, y1) 和(x2, y2) 两点之间绘制一条线非常简单：

Line2D(xdata=(x1, x2), ydata=(y1, y2))

但在我的特殊情况下，我必须在所有使用数据坐标的常规图上使用 Points 坐标绘制 Line2D 实例。这可能吗？

Answer 1

正如@tom 提到的，关键是transform kwarg。如果您希望将艺术家的数据解释为“像素”坐标，请指定transform=IdentityTransform()。

使用变换

变换是 matplotlib 中的一个关键概念。转换获取艺术家数据所在的坐标并将它们转换为显示坐标 - 换句话说，屏幕上的像素。

如果您还没有看过它，请快速阅读matplotlib transforms tutorial。我将假设您对该教程的前几段非常熟悉，所以如果您是

例如，如果我们想在整个图形上画一条线，我们会使用类似的东西：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# The "clip_on" here specifies that we _don't_ want to clip the line
# to the extent of the axes
ax.plot([0, 1], [0, 1], lw=3, color='salmon', clip_on=False, 
        transform=fig.transFigure)

plt.show()

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这条线总是从图形的左下角延伸到右上角，无论我们如何交互式地调整/缩放/平移绘图。

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以像素为单位绘制

您将使用的最常见的转换是ax.transData、ax.transAxes 和fig.transFigure。但是，要绘制点/像素，您实际上根本不需要变换。在这种情况下，您将创建一个不执行任何操作的新转换实例：IdentityTransform。这指定艺术家的数据是“原始”像素。

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任何时候您想以“原始”像素进行绘图，请向艺术家指定transform=IdentityTransform()。

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如果您想以点为单位，请记住一英寸有 72 个点，对于 matplotlib，fig.dpi 控制“英寸”中的像素数（它实际上与物理显示无关） .因此，我们可以通过一个简单的公式将点转换为像素。

例如，让我们在距离图形左下边缘 30 点处放置一个标记：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import IdentityTransform

fig, ax = plt.subplots()

points = 30
pixels = fig.dpi * points / 72.0

ax.plot([pixels], [pixels], marker='o', color='lightblue', ms=20,
        transform=IdentityTransform(), clip_on=False)
plt.show()

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组合变换

关于 matplotlib 变换的一个更有用的事情是可以添加它们来创建新的变换。这使得创建班次变得容易。

例如，让我们绘制一条线，然后添加另一条在 x 方向上移动 15 个像素的线：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), color='lightblue', lw=4)

ax.plot(range(10), color='gray', lw=4,
        transform=ax.transData + Affine2D().translate(15, 0))

plt.show()

要记住的关键是添加的顺序很重要。如果我们改为使用Affine2D().translate(15, 0) + ax.transData，我们会将事物移动 15 个 data 单位而不是 15 个像素。添加的转换按顺序“链接”（组合是更准确的术语）。

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这也使得定义诸如“距离图形右侧 20 个像素”之类的内容变得容易。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 1], [0, 1], lw=3, clip_on=False, color='salmon',
        transform=fig.transFigure + Affine2D().translate(-20, 0))

plt.show()

Answer 2

您可以使用transform 关键字在数据坐标（默认）和坐标轴坐标之间进行切换。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.lines as lines

plt.plot(range(10),range(10),'ro-')

myline = lines.Line2D((0,0.5,1),(0.5,0.5,0),color='b') # data coords

plt.gca().add_artist(myline)

mynewline = lines.Line2D((0,0.5,1),(0.5,0.5,0),color='g',transform=plt.gca().transAxes) # Axes coordinates

plt.gca().add_artist(mynewline)

plt.show()