python - 将 matplotlib 数据单位转换为标准化单位

Question

有谁知道如何将 matplotlib 数据单位转换为标准化单位？

我需要它的原因是我需要在另一个情节之上创建一个子情节。和默认语法：

plt.axes([0.1,0.1,0.3,0.3])

需要归一化坐标，但我想使用数据坐标：

例如这段代码：

  plt.plot([0,2],[2,4]);
  plt.axes([0.3,.3,0.4,.4])

产生这个：

但我希望能够使用它的数据坐标来定义子图的位置，例如 [0.7,2.5,1.7,3.5]。我试图摆弄axes.transData、axes.get_transform()等，但没有成功找到合适的函数来完成这项工作

Answer 1

这是一种方法：

内axes印在0.5, 2.5, 1.0, 0.3（外axes坐标）

您基本上需要两种转换——一种从 src-coords 到 display，另一种从 display 到 dest-coord。从文档似乎没有直接的方法： http:
//matplotlib.org/users/transforms_tutorial.html

bb_data = Bbox.from_bounds(0.5, 2.5, 1.0, 0.3)
disp_coords = ax.transData.transform(bb_data)
fig_coords = fig.transFigure.inverted().transform(disp_coords)

ax并且fig都随身携带变压器 - 显示坐标！
如果你打电话inverted给他们，你会得到一个反方向的变压器。

以下是上述示例的完整代码：

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

plt.plot([0,2], [2,4])
fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()

bb_data = Bbox.from_bounds(0.5, 2.5, 1.0, 0.3)
disp_coords = ax.transData.transform(bb_data)
fig_coords = fig.transFigure.inverted().transform(disp_coords)

fig.add_axes(Bbox(fig_coords))

plt.show()