11

我的问题有点类似于这个问题，它用数据坐标中给定的宽度画线。使我的问题更具挑战性的是，与链接问题不同，我希望扩展的部分是随机方向的。

假设线段从(0, 10)到(10, 10)，我希望将其扩展为 的宽度6。那么它很简单

x = [0, 10]
y = [10, 10]
ax.fill_between(x, y - 3, y + 3)

但是，我的线段是随机方向的。也就是说，它不一定沿着 x 轴或 y 轴。它有一定的坡度。

线段s定义为其起点和终点的列表：[(x1, y1), (x2, y2)].

现在我想把线段扩大到一定的宽度w。该解决方案预计适用于任何方向的线段。这个怎么做？

plt.plot(x, y, linewidth=6.0)不能做到这一点，因为我希望我的宽度与我的数据采用相同的单位。

4

3 回答 3

12

以下代码是关于如何在 matplotlib 中使用数据坐标作为线宽制作线图的通用示例。有两种解决方案；一种使用回调，一种使用子类 Line2D。

使用回调。

它被实现为一个data_linewidth_plot可以使用非常接近正常plt.plot命令的签名调用的类，

l = data_linewidth_plot(x, y, ax=ax, label='some line', linewidth=1, alpha=0.4)

ax要绘制到的轴在哪里。ax当图中仅存在一个子图时，可以省略该参数。linewidth参数以 (y-) 数据单位解释。

更多功能：

  1. 它独立于子图的位置、边距或图形大小。
  2. 如果纵横比不相等，则使用 y 数据坐标作为线宽。
  3. 它还需要注意正确设置图例句柄（我们可能希望在情节中有一条大线，但肯定不是在图例中）。
  4. 它与图形大小、缩放或平移事件的更改兼容，因为它负责调整此类事件的线宽。

这是完整的代码。

import matplotlib.pyplot as plt

class data_linewidth_plot():
    def __init__(self, x, y, **kwargs):
        self.ax = kwargs.pop("ax", plt.gca())
        self.fig = self.ax.get_figure()
        self.lw_data = kwargs.pop("linewidth", 1)
        self.lw = 1
        self.fig.canvas.draw()

        self.ppd = 72./self.fig.dpi
        self.trans = self.ax.transData.transform
        self.linehandle, = self.ax.plot([],[],**kwargs)
        if "label" in kwargs: kwargs.pop("label")
        self.line, = self.ax.plot(x, y, **kwargs)
        self.line.set_color(self.linehandle.get_color())
        self._resize()
        self.cid = self.fig.canvas.mpl_connect('draw_event', self._resize)

    def _resize(self, event=None):
        lw =  ((self.trans((1, self.lw_data))-self.trans((0, 0)))*self.ppd)[1]
        if lw != self.lw:
            self.line.set_linewidth(lw)
            self.lw = lw
            self._redraw_later()

    def _redraw_later(self):
        self.timer = self.fig.canvas.new_timer(interval=10)
        self.timer.single_shot = True
        self.timer.add_callback(lambda : self.fig.canvas.draw_idle())
        self.timer.start()

fig1, ax1 = plt.subplots()
#ax.set_aspect('equal') #<-not necessary 
ax1.set_ylim(0,3)
x = [0,1,2,3]
y = [1,1,2,2]

# plot a line, with 'linewidth' in (y-)data coordinates.       
l = data_linewidth_plot(x, y, ax=ax1, label='some 1 data unit wide line', 
                        linewidth=1, alpha=0.4)

plt.legend() # <- legend possible
plt.show()

在此处输入图像描述

（由于这个问题，我更新了代码以使用计时器重绘画布）

子类化 Line2D

上述解决方案有一些缺点。它需要一个计时器和回调来更新自己改变轴限制或图形大小。以下是没有此类需求的解决方案。它将使用动态属性始终根据数据坐标中所需的线宽计算线宽（以点为单位）。它比上面的要短得多。这里的一个缺点是需要通过代理艺术家手动创建图例。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

class LineDataUnits(Line2D):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        _lw_data = kwargs.pop("linewidth", 1) 
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._lw_data = _lw_data

    def _get_lw(self):
        if self.axes is not None:
            ppd = 72./self.axes.figure.dpi
            trans = self.axes.transData.transform
            return ((trans((1, self._lw_data))-trans((0, 0)))*ppd)[1]
        else:
            return 1

    def _set_lw(self, lw):
        self._lw_data = lw

    _linewidth = property(_get_lw, _set_lw)


fig, ax = plt.subplots()

#ax.set_aspect('equal') # <-not necessary, if not given, y data is assumed 
ax.set_xlim(0,3)
ax.set_ylim(0,3)
x = [0,1,2,3]
y = [1,1,2,2]

line = LineDataUnits(x, y, linewidth=1, alpha=0.4)
ax.add_line(line)

ax.legend([Line2D([],[], linewidth=3, alpha=0.4)], 
           ['some 1 data unit wide line'])    # <- legend possible via proxy artist
plt.show()
于 2017-03-23T09:49:39.727 回答
10

只是为了添加到先前的答案（尚无法评论），这里有一个函数可以自动执行此过程，而不需要相等的轴或标签的启发式值 0.8。调用此函数后，轴的数据限制和大小需要固定且不更改。

def linewidth_from_data_units(linewidth, axis, reference='y'):
    """
    Convert a linewidth in data units to linewidth in points.

    Parameters
    ----------
    linewidth: float
        Linewidth in data units of the respective reference-axis
    axis: matplotlib axis
        The axis which is used to extract the relevant transformation
        data (data limits and size must not change afterwards)
    reference: string
        The axis that is taken as a reference for the data width.
        Possible values: 'x' and 'y'. Defaults to 'y'.

    Returns
    -------
    linewidth: float
        Linewidth in points
    """
    fig = axis.get_figure()
    if reference == 'x':
        length = fig.bbox_inches.width * axis.get_position().width
        value_range = np.diff(axis.get_xlim())
    elif reference == 'y':
        length = fig.bbox_inches.height * axis.get_position().height
        value_range = np.diff(axis.get_ylim())
    # Convert length to points
    length *= 72
    # Scale linewidth to value range
    return linewidth * (length / value_range)
于 2016-02-19T09:14:44.767 回答
7

解释：

  • 设置已知高度的图形并使两个轴的比例相等（否则“数据坐标”的想法不适用）。确保图形的比例与 x 和 y 轴的预期比例相匹配。

  • 通过将英寸乘以 72以点为单位计算整个图形的高度point_hei（包括边距）

  • 手动分配 y 轴范围yrange（您可以先绘制一个“虚拟”系列，然后查询绘图轴以获得上下 y 限制。）

  • 以数据单位提供您想要的线宽 linewid

  • 在调整边距时计算这些单位的点数。 pointlinewid在单帧图中，该图是整个图像高度的 80%。

  • 绘制线条，使用不填充线条末端的 capstyle（对这些大线条尺寸有很大影响）

瞧？（注意：这应该会在保存的文件中生成正确的图像，但不能保证您是否调整了绘图窗口的大小。）

import matplotlib.pyplot as plt
rez=600
wid=8.0 # Must be proportional to x and y limits below
hei=6.0
fig = plt.figure(1, figsize=(wid, hei))
sp = fig.add_subplot(111)
# # plt.figure.tight_layout() 
# fig.set_autoscaley_on(False)
sp.set_xlim([0,4000])
sp.set_ylim([0,3000])
plt.axes().set_aspect('equal')

# line is in points: 72 points per inch
point_hei=hei*72 

xval=[100,1300,2200,3000,3900]
yval=[10,200,2500,1750,1750]
x1,x2,y1,y2 = plt.axis()
yrange =   y2 - y1
# print yrange

linewid = 500     # in data units

# For the calculation below, you have to adjust width by 0.8
# because the top and bottom 10% of the figure are labels & axis
pointlinewid = (linewid * (point_hei/yrange)) * 0.8  # corresponding width in pts

plt.plot(xval,yval,linewidth = pointlinewid,color="blue",solid_capstyle="butt")
# just for fun, plot the half-width line on top of it
plt.plot(xval,yval,linewidth = pointlinewid/2,color="red",solid_capstyle="butt")

plt.savefig('mymatplot2.png',dpi=rez)

在此处输入图像描述

于 2013-10-16T07:13:39.083 回答