python - 如何将持久坐标转换应用于 Matplotlib 补丁？

Question

我对 matplotlib 坐标系有点困惑(在 Jupyter notebook 中使用它来制作交互式动画)。如果你创建一个补丁，比如一个圆，并使用 set_transform() 转换它我发现转换不是持久的，这意味着如果你再次应用相同的转换(x，y)移动圆将不会移动，因为 Circle position 似乎在转换后没有得到更新，因此后续转换应用于相同的原始 patch 位置。我的问题是如何应用一个转换，它实际上不仅在应用后移动补丁，而且还更新补丁位置？。假设我想应用一系列翻译，那么圆应该四处移动，而不是从它的原始位置来回摆动。这是一个示例代码:

%import matplotlib
%matplotlib notebook

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, xlim=(-10, 10), ylim=(-10, 10))
c = ax.add_patch(plt.Circle((x, y), radius=0.5)
c.set_transform(ax.transData + mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5))
c.set_transform(ax.transData + mpl.transforms.Affine2D().translate(10,10))

如果你运行这个，你会看到注释掉第一个翻译不会影响圆圈的最终位置。我原以为圆心的最终位置是 (5,5) 而不是 (10,10)。这意味着转换实际上并没有更新补丁(圆圈)的位置；它只是在图形/轴中翻译它。

问题 2: 另一件让我感到困惑的事情是，上面的代码生成的圆似乎确实按照要求具有 0.5 的半径，但是在按 (10,10) 应用平移后它图中翻译的少很多!!好像平移移位在应用之前按某种因素缩小了!!我对此没有任何解释，它只是表明我不了解 matplotlib 坐标系和转换。

另一方面，由 plot() 生成的对象是 Line2D 对象，可以通过 set_data() 方法进行转换，该方法更新对象的位置如下(假设上面代码段中的 fig 和 ax 对象):

L, = ax.plot(0, 0, 'ro', ms=8)
sx = 10 # shift in x
sy = 10 # shift in y
L.set_data(L.get_data()[0] + sx, L.get_data()[1] + sy)

我不确定如何为 matplotlib 补丁做同样的事情？

Answer 1

The ax.transData transform将数据坐标转换为显示坐标。

当您将变换添加在一起时，它们将从左到右应用。所以

ax.transData + mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5)

首先将数据转换为显示坐标，然后通过偏移量进行转换(-5, -5) 显示坐标(像素)。

相比之下，

mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5) + ax.transData

会先在数据坐标中移动(-5, -5)，然后将数据坐标转换为显示坐标。

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因为变换可以通过加法组合，所以更新变换使用

transform = transform + mpl.transforms.Affine2D().translate(...)

例如，

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, xlim=(-10, 10), ylim=(-10, 10))
x, y = 0, 0
c = ax.add_patch(plt.Circle((x, y), radius=5))
transform = mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5)
transform += mpl.transforms.Affine2D().translate(10,10)
c.set_transform(transform+ax.transData)
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

正如预期的那样，圆心位于 (5,5)，因为 (x,y)+(-5,-5)+(10,10) = (5,5)。

或者，您可以计算(或跟踪)一系列偏移量，然后根据需要生成变换，而不是组合变换。参见 this post有关此方法的示例。

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另请注意，在渲染补丁之前不会应用转换(例如通过调用 plt.show())。这解释了为什么多次调用 c.set_transform 与一次调用 c.set_transform 具有相同的效果。只有最后一个变换应用于补丁。

补丁 c 将单个转换存储在您可以使用 c.get_transform 访问的私有(private)属性中:

In [10]: c.get_transform()
Out[15]: 
CompositeGenericTransform(Affine2D(array([[ 5.,  0.,  0.],
       [ 0.,  5.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])), CompositeGenericTransform(TransformWrapper(BlendedAffine2D(IdentityTransform(),IdentityTransform())), CompositeGenericTransform(BboxTransformFrom(TransformedBbox(Bbox([[-10.0, -10.0], [10.0, 10.0]]), TransformWrapper(BlendedAffine2D(IdentityTransform(),IdentityTransform())))), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox([[0.125, 0.09999999999999998], [0.9, 0.9]]), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox([[0.0, 0.0], [6.4, 4.8]]), Affine2D(array([[ 100.,    0.,    0.],
       [   0.,  100.,    0.],
       [   0.,    0.,    1.]])))))))))

c.set_transform 将该私有(private)属性重新分配给新的转换。但是在 plt.show() 或一些其他渲染调用(如 plt.savefig 被执行之前，不会应用转换。