在 MatPlotLib 中检索自定义破折号

Question

Line2D.set_linestyle关于如何使用和在 matplotlib 行中设置自定义破折号有很多问题Line2D.set_dashes。但是，我似乎找不到在设置后检索破折号图案的方法。

这是在主站点上设置破折号的示例，我将在下面引用： http: //matplotlib.org/examples/lines_bars_and_markers/line_demo_dash_control.html。为了清楚起见，将代码复制到此处：

"""
Demo of a simple plot with a custom dashed line.

A Line object's ``set_dashes`` method allows you to specify dashes with
a series of on/off lengths (in points).
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.linspace(0, 10)
line, = plt.plot(x, np.sin(x), '--', linewidth=2)

dashes = [10, 5, 100, 5]  # 10 points on, 5 off, 100 on, 5 off
line.set_dashes(dashes)

plt.show()

没有line.get_dashes办法。调用line.get_linestyle返回'--'。如何使用 MatPlotLib 1.5.1 检索实际的虚线图案？

更新

对于那些关心我为什么问的人：我正在尝试使用该包创建一个从线条样式到 LaTeX 的简单转换器dashrule。最初的灵感来自于这个问题/答案。如果我可以完全避免使用线条样式并直接获取破折号和线宽，那就太好了。

tikz我已经学会了用package制作标记，所以最终能够将图例元素添加到轴标签中会很好。经过更多的研究和努力，我希望将所有内容合并到 MatPlotLib 的 PR 中。

更新#2

, 似乎有一个“私有”属性Line2D，_dashSeq其中包含我正在查找的序列。但是，如果我设置预设样式之一，该属性的值不会改变：例如

>>> line.set_linestyle((0, (2, 5, 7, 3)))
>>> line.get_linestyle()  # This seems expected behavior for custom dash
'--'
>>> line._dashSeq         # This is what I want
(2, 5, 7, 3)
>>> line.set_linestyle('--')
>>> line.get_linestyle()  # This reflects reality now
'--'
>>> line._dashSeq         # This no longer does
(2, 5, 7, 3)

问题是我现在无法区分这两种样式（预设与自定义），所以我的问题仍然存在。

Answer 1

我知道这是一个老问题，但当我试图解决类似的问题时，我发现 protected 属性已更改名称（更改为_unscaled_dash_pattern和_dash_pattern），并且完全遵循预期的逻辑。换句话说，我认为问题已经自行解决了。

笔记：

• 我正在使用 matplotlib 3.7.1。
• _dash_pattern随着 line_width 缩放。据我所知，这是为了确保点是方形的。

例子：

>>> line.set_linestyle((0, (2, 5, 7, 3)))
>>> line.get_linestyle()         # Expected behaviour for custom dash
'--'
>>> line._unscaled_dash_pattern  # This is what was needed
(0, (2, 5, 7, 3))
>>> line._dash_pattern           # This is the scaled version (lw=0.5)
(0.0, [1.0, 2.5, 3.5, 1.5])
>>> line.set_linestyle('--')
>>> line.get_linestyle()         # Still expected behaviour
'--'
>>> line._unscaled_dash_pattern  # Now contains updated dash pattern
(0.0, (3.7, 1.6))