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matplotlib可視化系列之【坐標(biāo)系統(tǒng)】

了解 matplotlib 的坐標(biāo)系統(tǒng),繪制圖形的時(shí)候,如果需要在圖上添加一些額外的元素或者說明文字,
就可以很好的控制添加元素和說明文字的位置。

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笛卡爾坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系

matplotlib 使用2種坐標(biāo)系,笛卡爾坐標(biāo)系是默認(rèn)的,一般我們繪制的二維圖形基本都是笛卡爾坐標(biāo)系的。
比如各種柱狀圖,折線圖,散點(diǎn)圖等等。

但是,有些場景下,極坐標(biāo)能更好的展示分析的結(jié)果。
比如上面笛卡爾坐標(biāo)系下的柱狀圖,折線圖和散點(diǎn)圖在極坐標(biāo)系下顯示效果類似:

兩種坐標(biāo)系沒有高低之分,根據(jù)場景選擇合適的去展示。

圖形中的坐標(biāo)系

笛卡爾坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系是宏觀上的坐標(biāo)系統(tǒng),對于每個(gè)具體的圖形,matplotlib 為了更好的在圖形上繪制各種元素,
基于笛卡爾坐標(biāo)系或者極坐標(biāo)系,定義了繪制圖形的4個(gè)坐標(biāo)系:

  1. FC:Figure coordinates,單位是像素
  2. DC:Data coordinates,單位與顯示數(shù)據(jù)的單位相同
  3. NFC:標(biāo)準(zhǔn)化的 FC,數(shù)據(jù)范圍 (0->1)
  4. NDC:標(biāo)準(zhǔn)化的 DC,數(shù)據(jù)范圍 (0->1)

在笛卡爾坐標(biāo)系下:

在極坐標(biāo)系下:

圖形中坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換

matplotlib 提供了接口,可以在4種坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)是可以互相轉(zhuǎn)換的。

對于如下的示例圖形,提供的6種坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換接口如下:

fig = plt.figure(figsize=(6, 5), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(0,360), ax.set_ylim(-1,1)
轉(zhuǎn)換方向 轉(zhuǎn)換方法
DC_to_FC ax.transData.transform
FC_to_DC ax.transData.inverted().transform
NDC_to_FC ax.transAxes.transform
FC_to_NDC ax.transAxes.inverted().transform
NFC_to_FC fig.transFigure.transform
FC_to_NFC fig.transFigure.inverted().transform

一共4種坐標(biāo)系,如果兩兩之間都可以互相轉(zhuǎn)換,應(yīng)該有12種情況,這里卻只有6種情況。
這是因?yàn)槠渌那闆r可以由上面這6種接口推導(dǎo)出來,比如:

  1. DC_to_NDC = FC_to_NDC(DC_to_FC)
  2. DC_to_NFC = FC_to_NFC(DC_to_FC)
  3. ... ... 等等

下面,用github上一段開源代碼示例看看轉(zhuǎn)換的結(jié)果:

# ----------------------------------------------------------------------------
# Title:   Scientific Visualisation - Python & Matplotlib
# Author:  Nicolas P. Rougier
# License: BSD
# ----------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms

fig = plt.figure(figsize=(6, 5), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

ax.set_xlim(0, 360)
ax.set_ylim(-1, 1)

DC_to_FC = ax.transData.transform
FC_to_DC = ax.transData.inverted().transform

NDC_to_FC = ax.transAxes.transform
FC_to_NDC = ax.transAxes.inverted().transform

NFC_to_FC = fig.transFigure.transform
FC_to_NFC = fig.transFigure.inverted().transform


print(NFC_to_FC([1, 1]))  # (600,500)
print(NDC_to_FC([1, 1]))  # (540,440)
print(DC_to_FC([360, 1]))  # (540,440)

DC_to_NDC = lambda x: FC_to_NDC(DC_to_FC(x))

print(DC_to_NDC([0, -1]))  # (0.0, 0.0)
print(DC_to_NDC([180, 0]))  # (0.5, 0.5)
print(DC_to_NDC([360, 1]))  # (1.0, 1.0)

網(wǎng)頁名稱:matplotlib可視化系列之【坐標(biāo)系統(tǒng)】
本文來源:http://weahome.cn/article/dsojoeg.html

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