我的问题与这个问题有点类似，它是关于在数据坐标系下给线条设置线宽的。使我的问题更具挑战性的是，与链接问题不同的是，我想要扩展的线段具有随机方向。
假设线段从(0, 10)到(10, 10)，我希望将其扩展到6的宽度。那么就是：
x = [0, 10]
y = [10, 10]
ax.fill_between(x, y - 3, y + 3)
然而，我的线段具有随机方向。也就是说，它不一定沿着x轴或y轴。它具有一定的斜率。
线段s被定义为其起始点和结束点的列表：[(x1, y1), (x2, y2)]。
现在我希望将这条线段扩展到一定的宽度w。期望的解决方案适用于任何方向的线段。怎么做？
plt.plot(x, y, linewidth=6.0)不能解决问题，因为我希望我的宽度与数据的单位相同。
以下代码是使用matplotlib绘制数据坐标为线宽的折线图的通用示例。有两种解决方案：一种使用回调，一种使用子类Line2D。
这个功能是以类data_linewidth_plot的形式实现的，可以使用与普通plt.plot命令非常接近的签名进行调用。
l = data_linewidth_plot(x, y, ax=ax, label='some line', linewidth=1, alpha=0.4)
ax参数是要绘图的轴。当图中仅存在一个子图时，可以省略ax参数。linewidth参数的解释以（y轴）数据单位为准。
进一步的功能：
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()
（由于此问题），我更新了代码，使用定时器重新绘制画布。
上述解决方案有一些缺点。它需要一个定时器和回调来在更改轴限制或图形大小时更新自身。以下是一种没有这种需求的解决方案。它将使用动态属性从所需数据坐标中始终计算出线宽度的点数。比以上方法短得多。 这里的缺点是需要手动通过代理艺术家创建传说。
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()
仅仅是为了补充之前的回答（还不能评论），这里提供一个函数，可以自动化这个过程，无需等轴或者启发式值0.8来标记。在调用此函数后，数据极限和轴的大小需要被固定且不能更改。
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)
fig.dpi 而不是 72，对吧？ - Phyks72，而不是 fig.dpi。但我不确定原因... - Phyksnp.diff(axis.get_lim()) 应该改为 np.diff(axis.get_lim())[0]。谢谢！ - Walt W说明：
设置一个已知高度的图形，并使两个轴的比例相等（否则“数据坐标”的概念不适用）。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来计算整个图形的高度point_hei（包括边距）的点单位
手动分配y轴范围yrange（您可以通过首先绘制“虚拟”系列，然后查询绘图轴以获取下限和上限y限制来完成此操作。）
提供您想要的线宽度数据单位linewid
计算在调整边距的同时点为单位的那些单位pointlinewid。在单帧绘图中，绘图占完整图像高度的80%。
绘制线条，使用不填充线条末端的capstyle（在这些大型线条上有很大影响）
嗨，完成了吗？（注意：这应该会在保存的文件中生成正确的图像，但如果您调整绘图窗口的大小，则不保证。）
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)
plt.plot(x, y, linewidth=6.0)- beroe