Python matplotlib是否具有在轴坐标中绘制对角线的功能？

Matplotlib轴具有功能

axhline

和

axvline

，用于在给定的y或x坐标（分别）处绘制水平线或垂直线，与轴上的数据比例无关

是否有类似的函数用于绘制常数对角线？例如，如果我有一个具有类似域的变量散点图，了解它们是落在

y=x

行的上方还是下方通常很有用：

mean, cov = [0, 0], [(1, .6), (.6, 1)]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100).T
y += x + 1
f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.scatter(x, y, c=".3")
ax.plot([-3, 3], [-3, 3], ls="--", c=".3")
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3))

当然，可以通过编程方式获取轴限制（

ax.get_xlim（）

等），但a）需要额外的步骤，b）在更多数据可能出现在绘图上并改变限制的情况下很脆弱。（实际上，在某些情况下，只需添加常量线本身即可拉伸轴）

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最好只是这样做，例如，

ax.axdline（ls=“--”，c=“.3”）

，但不清楚matplotlib代码库中是否存在类似的内容。我认为，您需要做的就是修改

axhline

代码，以便在

x

和

y

的轴坐标中从

[0,1]

绘制

x和
y
。
绘制屏幕左下到右上的对角线非常简单，您只需使用
ax.plot（ax.get\xlu im（）、ax.get\ylim（）、ls=“-”，c=“.3”）
。方法
ax.get_xlim（）
将只返回x轴的当前值（与y轴类似）

但是，如果希望能够使用图形进行缩放，则会变得稍微复杂一些，因为绘制的对角线不会更改以匹配新的XLIM和YLIM

在这种情况下，您可以使用回调来检查XLIM（或YLIM）是否已更改，并相应地更改对角线中的数据（如下所示）。我在中找到了回调的方法。还可以找到更多信息

请注意，如果您不希望对角线随着缩放而改变，则只需删除对角线下方的所有内容，=ax.plot（…

从绘图的左下角到右上角绘制对角线将通过以下步骤完成

ax.plot（[0,1]，[0,1]，transform=ax.transAxes）

使用

transform=ax.transAxes

，将提供的

x

和

y

坐标解释为轴坐标，而不是数据坐标

正如@fqq所指出的，只有当

x

和

y

限制相等时，这才是标识线。要绘制线

y=x

，使其始终延伸到绘图的限制，与@Ffisegydd给出的方法类似的方法可以工作，并且可以编写为以下函数

def add_identity(axes, *line_args, **line_kwargs):
    identity, = axes.plot([], [], *line_args, **line_kwargs)
    def callback(axes):
        low_x, high_x = axes.get_xlim()
        low_y, high_y = axes.get_ylim()
        low = max(low_x, low_y)
        high = min(high_x, high_y)
        identity.set_data([low, high], [low, high])
    callback(axes)
    axes.callbacks.connect('xlim_changed', callback)
    axes.callbacks.connect('ylim_changed', callback)
    return axes

用法示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mean, cov = [0, 0], [(1, .6), (.6, 1)]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100).T
y += x + 1

f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.scatter(x, y, c=".3")
add_identity(ax, color='r', ls='--')

plt.show()

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如果轴在范围

[0,1]

内，可通过以下方式解决：

ident = [0.0, 1.0]
plt.plot(ident,ident)

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从matplotlib 3.3.0开始，它将：

axis.axline（self、xy1、xy2=None、*、slope=None、**kwargs）添加一个 无限长的直线

直线可以由两点xy1和xy2定义，也可以由一个点定义 点xy1和坡度

这将在“屏幕上”绘制一条直线，而不考虑x和y 缩放，因此也适用于绘制中的指数衰减 半对数图、对数图中的幂律等。但是，斜率应 只能与线性刻度一起使用；它对所有其他刻度没有明确的意义 缩放，因此行为未定义。请指定行 将点xy1、xy2用于非线性比例

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抱歉，我了解如何通过编程实现这一点，我只是想知道matplotlib中是否有什么东西可以省去获取限制等的麻烦，这些限制很脆弱，因为它们可能会改变。我不太担心交互式缩放，只是一般来说，数据限制会随着数据添加到绘图中而改变，或者如果您想添加对角线独立于您将要绘制的任何其他数据。我将编辑我的问题以使其更清楚。请注意，对角线不仅会在交互式缩放时改变，而且会在您将数据添加到绘图并通过（例如，

ax.set\u xlim（a，b）

进行更改时改变。我不明白您的意思。”我的答案是，每当他们改变对角线时，都会将其考虑在内。明白了。回调提示很有用。我的意思是只使用

get\u xlim（）

和

get\u ylim（）

在初始绘制时间。这并没有绘制OP要求的y=x线。这是正确的，正如我在回答中所述，它从绘图的左下角到右上角绘制了一条线。我正在讨论是否要包括一条警告，即您仍然必须确保绘图的x和y限制相等。我认为这是错误的如果正在绘制标识线，请使用良好的实践设置相等的x和y限制。请参阅。我认为这可能是您想要的。Matplotlib在3.3.0中可能会有此功能：

ax.axline（（1，1），slope=1）

我应该这样做，但这不起作用。我得到一个attributeError:“AxeSubPlot”对象没有属性“axline”。如果我在稍微不同的设置中尝试，我会得到：attributeError:moule“matplotlib.pyplot”没有属性“axline”。我在这两种设置中使用hline和vline都没有问题。

ident = [0.0, 1.0]
plt.plot(ident,ident)