seg*_*sai 7 python plot matplotlib
有谁知道如何将matplotlib数据单元转换为规范化单位?
我需要它的原因是我需要在另一个图上创建一个子图.和默认语法:
plt.axes([0.1,0.1,0.3,0.3])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
需要规范化坐标,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])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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,如[0.7,2.5,1.7,3.5].我试图摆弄axes.transData,axes.get_transform()等但是没有成功找到合适的函数来完成这项工作
The*_*eke 13
这是一种方法:
内部axes印有0.5, 2.5, 1.0, 0.3(外部axes有线)

你基本上需要两个转换 - 一个从src-coords到显示,一个从display到dest-coord.从文档中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)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
ax并且fig两者都携带变压器 - 显示 - 电缆!
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()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)