Matplotlib坐标转换

Question

Matplotlib坐标转换

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我正在尝试理解这段代码片段：

def add_inset(ax, rect, *args, **kwargs):
    box = ax.get_position()
    inax_position = ax.transAxes.transform(rect[0:2])
    infig_position = ax.figure.transFigure.inverted().transform(inax_position)
    new_rect = list(infig_position) + [box.width * rect[2], box.height * rect[3]]
    return fig.add_axes(new_rect, *args, **kwargs)

这段代码为现有图像添加了一个插入框，如下所示：

原始代码来自于这个笔记本文件。

我不明白为什么需要两次坐标变换：

inax_position = ax.transAxes.transform(rect[0:2])
infig_position = ax.figure.transFigure.inverted().transform(inax_position)

- Cheng

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- ImportanceOfBeingErnest · Accepted Answer

说明

在方法add_inset(ax, rect)中，rect是以轴坐标为基准的矩形。这是有意义的，因为您经常希望指定插入物相对于其所在的轴的位置。
但是，为了稍后能够创建新的轴，需要知道轴位置的图形坐标，然后可以将其提供给fig.add_axes(figurecoordinates)。因此，需要从轴坐标到图形坐标的坐标转换。这里通过两个步骤来执行：

使用transAxes从轴坐标转换为显示坐标。
使用transFigure的反向变换从显示坐标转换为图形坐标。

这个两步过程可以进一步压缩成一个单一的变换，如下所示：

mytrans = ax.transAxes + ax.figure.transFigure.inverted()
infig_position = mytrans.transform(rect[0:2])

阅读matplotlib的转换教程或许会很有趣，可以了解转换如何工作。

替代方案

上述可能不是放置插图最明显的方法。Matplotlib提供了一些工具本身。一个便捷方法是mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator。以下是两种使用其inset_axes方法在轴坐标中创建插入物的方法。

import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator as il

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(4,4))
ax1.plot([1,2,3],[2.2,2,3])

# set the inset at upper left (loc=2) with width, height=0.5,0.4
axins = il.inset_axes(ax1, "50%", "40%", loc=2, borderpad=1)
axins.scatter([1,2,3],[3,2,3])

# set the inset at 0.2,0.5, with width, height=0.8,0.4 
#   in parent axes coordinates
axins2 = il.inset_axes(ax2, "100%", "100%", loc=3, borderpad=0,
    bbox_to_anchor=(0.2,0.5,0.7,0.4),bbox_transform=ax2.transAxes,)
axins2.scatter([1,2,3],[3,2,3])

plt.show()