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python - matplotlib.pyplot.axes.bbox 的定义

coder 2023-08-23 原文

我不明白axes.bbox 的定义。例如:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> f, ax = plt.subplots()
>>> ax.bbox
TransformedBbox(Bbox('array([[ 0.125,  0.1  ],\n       [ 0.9  ,  0.9  ]])'), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox('array([[ 0.,  0.],\n       [ 8.,  6.]])'), Affine2D(array([[ 80.,   0.,   0.],
       [  0.,  80.,   0.],
       [  0.,   0.,   1.]])))))
  1. 这些值是什么意思?我会假设 4 个数字就足以定义一个矩形。显然这里存储了更多的信息。

  2. 对于像 ax.figure.canvas.blit(bbox) 这样的命令,我需要为 bbox 定义一个值。我如何手动定义特定尺寸的 bbox(假设为轴的右下四分之一)?

最佳答案

  1. 您看到的显示值有点复杂 Bbox ,具有自动应用的嵌套转换。首先,它是一个 TransformedBbox 实例 - 从文档中引用:

    A Bbox that is automatically transformed by a given transform.

    它在上面显示的控制台中的表示显示了两件事(逗号分隔)-主要Bbox它所基于的,以及transform它适用。 transform在这种情况下是 BboxTransformTo 对象,其中:

    BboxTransformTo is a transformation that linearly transforms points from the unit bounding box to a given Bbox.

    在你的例子中,transform本身是基于 TransformedBBox这又是一个Bbox它基于它和一个转换 - 对于这个嵌套实例一个 Affine2D 转换。

    转换的目的(我相信)是将相对坐标转换为屏幕单位。

    在您的示例中,您可能会发现您希望看到的点是由

    >>> ax.bbox.get_points()
    array([[  80.,   48.],
           [ 576.,  432.]])
    

    所有代码都在 available on github 中如果你想让自己确信所显示的是什么。

  2. 从文档中,您可以实例化一个 Bbox object用你想象的四个数字,例如

    from matplotlib.transforms import Bbox
    
    my_blit_box = Bbox(np.array([[x0,y0],[x1,y1]])
    

    您也可以使用 static methods 之一,例如

    my_blit_box = Bbox.from_bounds(x0, y0, width, height)
    

警告

我没有你的用例,所以不能说是否滚动你自己的 Bbox并将其传递给 blit()将直接为您的情况工作。

然而,这可能是一种非常复杂的方式来做你想做的事。

假设您想为情节设置动画 - 您通常可以通过 blit=True in 作为动画函数的参数,他们会自己解决这个问题。 The docs are here .有some examples here ,包括那些有子图的。作为骨架——你可能会做类似的事情

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

    # Code to actually put data on your 3 axes

animation.TimedAnimation.__init__(self, fig, interval=50, blit=True)

如果您想刷新多个子图中的一个 - 传入 ax.bbox直接进入blit功能应该工作。

请注意,给出的大多数示例都没有定义自己的 Bbox,而是传入了一个派生自 axes 的 Bbox。 , figurecanvas进入blit .另请注意,不向 ax.figure.canvas.blit() 传递任何内容将重绘整个 Canvas (默认选项 - 虽然我不明白你为什么要这样做)。

关于python - matplotlib.pyplot.axes.bbox 的定义,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29809238/

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