Python 在不同位置绘制多个pcolormesh

我想根据另一个pcolormesh（这里称为qm1）绘制一个pcolormesh（这里称为qm2），其左下像素位于给定位置

我尝试了以下几点：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

if __name__ == '__main__':

    s_det = 4
    s_array = 14

    x_shift = 5
    y_shift = 5

    array = np.zeros([s_array, s_array])
    det = np.random.randint(0, 2, [s_det, s_det])

    qm1 = plt.pcolormesh(array, alpha=.0)
    qm2 = plt.pcolormesh(det, cmap='Oranges', edgecolor='black')
    qm2.set_offset_position('data')
    qm2.set_offsets = ([x_shift, y_shift])

    ax = plt.axes()
    ax.set_aspect('equal')
    plt.show()

但是qm2仍然没有改变

我期待着这样的事情：

---

如果代码中有输入错误，第17行的正确语法是

qm2.set_offsets([x_shift, y_shift])

然而，尽管它确实改变了qm2的位置，但它在数据坐标中并没有这样做，我真的不知道为什么。您可以使用

x\u shift

和

y\u shift

的值，直到达到所需的位置，但这不是很优雅

我可以提供的一个解决方案是显式指定

pcolormesh

的坐标X，Y。这个函数不是很明确，但我相信它使用了

显然，

“data”

参数被忽略，因此在执行

qm2.set_offset_position('data')
qm2.set_offsets([x_shift, y_shift])

偏移仍然以像素为单位，而不是以数据坐标为单位

解决方法是定义您自己的转换并将其添加到现有转换之前：

trans = matplotlib.transforms.Affine2D().translate(x_shift, y_shift)
qm2.set_transform(trans + qm2.get_transform())

完整示例：

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

s_det = 4
s_array = 14

x_shift = 5
y_shift = 5

array = np.zeros([s_array, s_array])
det = np.random.randint(0, 2, [s_det, s_det])

qm1 = plt.pcolormesh(array, alpha=.0)
qm2 = plt.pcolormesh(det, cmap='Oranges', edgecolor='black')

trans = matplotlib.transforms.Affine2D().translate(x_shift, y_shift)
qm2.set_transform(trans + qm2.get_transform())

ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

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你期望的结果是什么？一个好的（MS）油漆工作。；-）

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

s_det = 4
s_array = 14

x_shift = 5
y_shift = 5

array = np.zeros([s_array, s_array])
det = np.random.randint(0, 2, [s_det, s_det])

qm1 = plt.pcolormesh(array, alpha=.0)
qm2 = plt.pcolormesh(det, cmap='Oranges', edgecolor='black')

trans = matplotlib.transforms.Affine2D().translate(x_shift, y_shift)
qm2.set_transform(trans + qm2.get_transform())

ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')
plt.show()