Python 使用Matplotlib旋转矩阵

我使用Matplotlib的变换方法将一个nxn矩阵（n=20，尽管它可能会改变）向右旋转30度

出现错误，因为旋转是从顶部执行的，而不是从底部执行的。 我尝试通过

np.flip（）

或

ax.imshow（原点='lower'）

反转索引，但它也反转三角形，因此我需要了解如何设置变换原点

确实，这是我想要得到的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as mtransforms

matrix = np.random.rand(20,20)

# Generate a boolean matrix (same shape than 'matrix') and select lower triangle values:

condition = np.tril(np.ones((matrix.shape))).astype(np.bool)
triangle = np.where(condition, matrix, np.nan)

fig, ax = plt.subplots(figsize = (8,8))

ax.imshow(triangle, cmap = 'Spectral')

注意，符合对角线矩阵的小正方形将变成三角形。这能做到吗？可能是通过返回半个像素的imshow方法？ 其余的像素将保持不变（变形的小正方形）

以下是生成矩阵的代码（起点）：

下面是试图旋转它的代码：

im = ax.imshow(matrix, cmap = 'Spectral')
im.set_transform(mtransforms.Affine2D().skew(30, 0) + ax.transData)
ax.plot(transform = trans_data)

我没有使用Matplotlib的三角形类，因为三元图是通过插值操作表示的，我想表示原始矩阵值

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我真的很感谢别人的帮助。非常感谢您的光临。

不必更改倾斜变换的原点，您可以将其与x方向的平移链接起来，以实现所需的变换

请注意，

skew

变换采用弧度表示的角度（您将其与度一起使用）。如果你想以度为单位，有一个等价的

skew_deg

变换，但这里我只以弧度为单位

还要注意的是，我认为你想要一个等腰三角形，底面和高度都等于20（或者你选择的任意N），你想要的角度不是30度，而是弧角（1/2）（=26.56度）

需要在x方向上平移的量是

xtrans=N*np.tan（角度）

可以在matplotlib中轻松链接变换。在这里，我们可以先倾斜，然后平移：

mtransforms.Affine2D().skew(-angle, 0).translate(xtrans, 0)

请注意，此脚本适用于任意值N

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as mtransforms

N = 20
matrix = np.random.rand(N, N)

# Generate a boolean matrix (same shape than 'matrix') and select lower triangle values:

condition = np.tril(np.ones((matrix.shape))).astype(np.bool)
triangle = np.where(condition, matrix, np.nan)

fig, ax = plt.subplots(figsize = (8,8))

im = ax.imshow(triangle, cmap = 'Spectral')

angle = np.arctan(1/2)
xtrans = N * np.tan(angle)
im.set_transform(mtransforms.Affine2D().skew(-angle, 0).translate(xtrans, 0) + ax.transData)

ax.set_xlim(-0.5, N + 0.5)
plt.show()

对于N=20

对于N=30

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我最终得到了一个等边三角形，缩放y轴。这里我展示了代码

因此，它允许将矩阵转换为等边三角形，这回答了我前面的问题：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as mtransforms
import matplotlib

bins = 50
Z = np.random.rand(bins, bins)

# Generate a boolean matrix (same shape than 'matrix') and select lower triangle values:
condition = np.tril(np.ones((Z.shape))).astype(np.bool)
Z = np.where(condition, Z, np.nan)

fig, ax = plt.subplots(figsize = (8,8))
im = ax.imshow(Z, cmap = 'Spectral')

# Required angles (in Rad)
alpha = np.arctan(1/2)        # 26 deg angle, in radians.
beta = np.arctan(np.pi/6)     # 30 deg angle, in radians.

# Coefficients:
xtrans = np.sin(beta) * bins
scale_y = np.cos(beta)     

# Transformation:
im.set_transform(mtransforms.Affine2D().skew      (-alpha, 0)
                                       .scale     (1,scale_y)
                                       .translate (xtrans, 0) 
                                        + ax.transData)

ax.set_ylim(bins,-5)
ax.set_xlim(-5,bins)

plt.show()

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你好@tmdavison。非常感谢您一直来参观。我最终不太明白你在做什么。对不起，我解释错了。我想把矩阵旋转成等边三角形，而不是等腰三角形。我试图更改

角度

和

xtrans参数

角度=np.arctan（np.pi/3）

，但它不起作用。