Python 在matplotlib中，使用显示坐标从轴坐标到绝对地物坐标的转换不起作用

我需要在Matplotlib中沿y轴在边上绘制点标记。我希望标记在x方向的位置是恒定的（独立于轴的大小），而y方向应该在数据坐标中。我曾尝试根据创建混合转换，但它没有按照我的期望工作。谁能解释一下我犯了什么错误？如何修复它

import matplotlib
print(matplotlib.__version__) # 3.3.1

import matplotlib.transforms as transforms
fig, ax = plt.subplots(figsize=(2, 3.5))
ax.set_xlim((0,2))
ax.set_ylim((0,2))
ax.plot([0,2], [0,2])
ax.grid(True)
fig.set_facecolor('lightgray')
point = [1,0]

# Ok, let's use the y-axis transform to plot in axis coordinates in the x-direction
t_yaxis = ax.get_yaxis_transform()
ax.scatter([1, 1.1], [2, 2], transform=t_yaxis, clip_on=False, label='p1')
# This works but the distance between points depends on the size of the axes. 
# We want to set it in absolute units.

# Here we create blended transformation which actually works exactly the same as the previous one.
t_own_yaxis = transforms.blended_transform_factory(ax.transAxes, ax.transData)
ax.scatter([1, 1.1], [1.5, 1.5], transform=t_own_yaxis, clip_on=False, label='p2')

# Let's try to blend physical coordinates of the figure in x-direction 
# with data coordinates in y-direction.
t_blended = transforms.blended_transform_factory(fig.dpi_scale_trans, ax.transData)
ax.scatter([1, 1.1], [1, 1], transform=t_blended, clip_on=False, label='p3')
# This works for distance between points but we want to offset the points at the edge of the axes
# asi in previous cases.

# Let's calculate the location of the edge and plot using that.
t_yaxis2blended = t_yaxis + t_blended.inverted()
p4 = t_yaxis2blended.transform([1, 0.5])
print(p4)
ax.scatter([p4[0], p4[0]+0.1], [0.5, 0.5], transform=t_blended, clip_on=False, label='p4')
# Why the left 'p4' point is not at the edge?

plt.legend()

---

[编辑]蓝色、橙色和绿色的圆点是我所期望的。我预计左边的红点是[2.0,0.5]

有趣的是，如果我使用交互式后端

%matplotlib notebook

渲染绘图，结果与预期一致：

[编辑]我需要这样做的原因是对树状图进行注释，如下所示：

---

可以使用轴比例，并根据轴尺寸计算点之间的绝对距离：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms
fig, ax = plt.subplots(figsize=(2, 3.5))
ax.set_xlim((0,2))
ax.set_ylim((0,2))
ax.plot([0,2], [0,2])
ax.grid(True)
fig.set_facecolor('lightgray')

t_yaxis = ax.get_yaxis_transform()
ax.scatter([1, 1.1], [2, 2], transform=t_yaxis, clip_on=False, label='p1')

bbox = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
shift = 0.1 / bbox.width
ax.scatter([1, 1 + shift], [0, 0], transform=t_yaxis, clip_on=False, label='p5')

plt.legend()

---

如果您想抵消某些内容，可以使用

缩放转换

：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将matplotlib.transforms作为转换导入
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（2,3.5））
ax.set_xlim（（0,2））
ax.set_ylim（（0,2））
ax.图（[0,2]，[0,2]）
t_yaxis=ax.get_yaxis_transform（）
ax.scatter（[1]，[2]，transform=t\u yaxis，clip\u on=False，label='p1'）
#水平偏移-0.25英寸
trans=t_yaxis+变换。缩放翻译（-0.25,0，图dpi_scale_trans）
ax.scatter（[1]，[2]，transform=trans，clip\u on=False，label='p1'）
plt.show（）

这将使第二个（橙色）点始终与蓝色偏移-0.25英寸，无论窗口大小如何（注意上图已手动调整大小）

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更多细节见

橙色和蓝色圆点是我根据您使用的变换预期的位置。您希望它们位于何处？我希望左侧的红点位于[2.0,0.5]。在这个答案中，建议调用

plt.draw（）

。我已经测试过了。还有一个建议是“通过图形坐标连接事物”。这看起来很有趣，但我不知道怎么做。好吧，很公平。只要你不相信，那是正确的；不要改变体型大小。如果使用

%matplotlib inline

的问题是，它通过调用

fig.savefig（'repr.png'，bbox_inches='tight'）

为您调整图形大小。这个故事的寓意是不要使用

dpi\u scale\u trans

，除非你真的想要绝对英寸的东西，而不管数字大小。@JodyKlymak我编辑了这个问题，让我的意图更清楚。我只想在轴的右边缘绘制点，其水平间距与图/轴的大小无关。也许

ScaledTranslation

是另一种方法。