如何在matplotlib图表中的特定区域上绘制矩形

Question

我有一个使用matplotlib绘制的图表，根据一些数据计算而来。我想在这个图表上绘制一个矩形区域，该区域应该包含全局最大值。我尝试了plt.axhspan，但是当我调用plt.show()时，这个矩形并没有出现在图表中。

那么，如何在matplotlib图表上绘制矩形区域呢？谢谢！

- zebra

Answer 1

可能的原因是你在调用axhspan函数时使用了数据单位作为x参数。根据该函数文档的说明（我加粗了）：

y坐标以数据单位表示，x坐标以轴（相对于0-1）单位表示。

所以任何跨越0左侧或1右侧的矩形都会简单地绘制在图之外。

一个简单的替代方法可能是在轴上添加一个Rectangle （例如通过plt.gca和add_patch添加）; Rectangle 对两个维度都使用数据单位。以下代码将在（2,3）处添加一个宽度和高度均为1的灰色矩形：

from matplotlib.patches import Rectangle
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 12)

someX, someY = 2, 5
currentAxis = plt.gca()
currentAxis.add_patch(Rectangle((someX - .5, someY - .5), 4, 6, facecolor="grey"))

• 没有facecolor

currentAxis.add_patch(Rectangle((someX - .5, someY - .5), 4, 6, facecolor="none", ec='k', lw=2))

- Hans

Answer 2

下面是一个示例，演示如何在散点图上绘制一个矩形边框框出：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np

data = np.array([
    [.9, .9], [.85, 2.1], [1.2, 1.], [2.1, .95], [3., 1.1],
    [3.9, .7], [4., 1.4], [4.2, 1.8], [2., 2.3], [3., 2.3],
    [1.5, 1.8], [2., 1.5], [2.2, 2.], [2.6, 1.7], [2.7, 1.85]
])
categories = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])
color1 = (0.69, 0.34, 0.15, 1.0)
color2 = (0.65, 0.80, 0.89, 1.0)
colormap = np.array([color1, color2])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(
    x=[data[:, 0]],
    y=[data[:, 1]],
    c=colormap[categories],
    marker='o', alpha=0.9)

margin = .1
min_f0, max_f0 = min(data[10:, 0]) - margin, max(data[10:, 0]) + margin
min_f1, max_f1 = min(data[10:, 1]) - margin, max(data[10:, 1]) + margin
width = max_f0 - min_f0
height = max_f1 - min_f1

ax.add_patch(
    patches.Rectangle(
        xy=(min_f0, min_f1),  # point of origin.
        width=width, height=height, linewidth=1,
        color='red', fill=False))
plt.show()

输出：

这段内容涉及到IT技术中的数据可视化，需要在散点图上添加边界框。

- Benyamin Jafari