Python 如何对Matplotlib面片应用持久坐标变换？

matplotlib坐标系（在Jupyter笔记本中用于交互式动画）让我有点困惑。如果您创建一个面片，比如说一个圆，然后使用set_transform（）对其进行平移，我发现该变换不是持久的，这意味着如果使用相同的（x，y）移位再次应用该变换，则圆将不会移动，因为在变换后圆的位置似乎不会更新，因此，后续变换将应用于相同的原始面片位置。我的问题是，如何应用一个转换，不仅在应用补丁后移动它，而且更新补丁位置？。假设我要应用一系列的平移，那么圆应该四处移动，而不是从原始位置来回摆动。下面是一个示例代码：

%import matplotlib
%matplotlib notebook

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, xlim=(-10, 10), ylim=(-10, 10))
c = ax.add_patch(plt.Circle((x, y), radius=0.5)
c.set_transform(ax.transData + mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5))
c.set_transform(ax.transData + mpl.transforms.Affine2D().translate(10,10))

如果运行此命令，您将看到注释掉第一个平移不会影响圆的最终位置。我本以为圆心的最终位置是（5,5）而不是（10,10）。这意味着变换实际上不会更新面片（圆）位置；它只是在图形/轴中进行转换

问题2:我发现另一件让人困惑的事情是，上面代码生成的圆的半径似乎是要求的0.5，但是在应用（10,10）的平移后，它在图中的平移要小得多！！好像在应用转换位移之前，转换位移会被某些因素缩小！！对此我没有任何解释，它只是表明我不理解matplotlib坐标系和变换

另一方面，plot（）生成的对象是Line2D对象，可以通过set_data（）方法进行转换，该方法更新对象的位置，如下所示（假设fig和上面代码段中的ax对象）：

我不知道如何对matplotlib修补程序执行相同的操作？

将数据坐标转换为显示坐标

将变换添加到一起时，将从左向右应用变换。所以

ax.transData + mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5)

首先将数据转换为显示坐标，然后按偏移量转换 显示坐标（像素）中的（-5，-5）

相比之下

mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5) + ax.transData

将首先在数据坐标中移动（-5，-5），然后将数据坐标转换为显示坐标

---

由于转换可以通过加法组合，因此要更新转换，请使用

transform = transform + mpl.transforms.Affine2D().translate(...)

比如说,

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, xlim=(-10, 10), ylim=(-10, 10))
x, y = 0, 0
c = ax.add_patch(plt.Circle((x, y), radius=5))
transform = mpl.transforms.Affine2D().translate(-5,-5)
transform += mpl.transforms.Affine2D().translate(10,10)
c.set_transform(transform+ax.transData)
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

圆心位于

（5,5）

，因为

（x，y）+（-5，-5）+（10,10）=（5,5）

或者，您可以计算（或跟踪）偏移序列，并根据需要生成变换，而不是组合变换。有关此方法的示例，请参见

---

还要注意的是，在呈现补丁之前（例如通过调用

plt.show（）

）不会应用变换。这解释了为什么对

c.set\u transform

的多个调用与对

c.set\u transform

的单个调用具有相同的效果。只有最后一个变换应用于面片

补丁程序

c

将单个转换存储在私有属性中，您可以使用

c.get\u transform

访问该属性：

In [10]: c.get_transform()
Out[15]: 
CompositeGenericTransform(Affine2D(array([[ 5.,  0.,  0.],
       [ 0.,  5.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])), CompositeGenericTransform(TransformWrapper(BlendedAffine2D(IdentityTransform(),IdentityTransform())), CompositeGenericTransform(BboxTransformFrom(TransformedBbox(Bbox([[-10.0, -10.0], [10.0, 10.0]]), TransformWrapper(BlendedAffine2D(IdentityTransform(),IdentityTransform())))), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox([[0.125, 0.09999999999999998], [0.9, 0.9]]), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox([[0.0, 0.0], [6.4, 4.8]]), Affine2D(array([[ 100.,    0.,    0.],
       [   0.,  100.,    0.],
       [   0.,    0.,    1.]])))))))))

---

c.set\u transform

将该私有属性重新指定给新的转换。但是在执行

plt.show（）

或其他一些渲染调用（如

plt.savefig

）之前，不会应用任何变换。

阅读了吗？对于问题1的第一部分，

set\u transform

不会附加变换。它重置整个矩阵。这意味着

c.set_transform（ax.transData+mpl.transforms.Affine2D（）.translate（10,10））

之前的任何内容都将被有效忽略。是的，这是任何想要操作转换的人的必读资料。谢谢。我会读你链接的那一页。这里对我来说最重要的细节是显示与数据（如果我可以这样称呼的话）坐标。但是，如果您确认这些变换仅应用于渲染面片，它们实际上不会更新面片的“位置”或坐标。正确。渲染时应用单个变换（当前变换，由

c.get_transform（）

返回的变换）。

In [10]: c.get_transform()
Out[15]: 
CompositeGenericTransform(Affine2D(array([[ 5.,  0.,  0.],
       [ 0.,  5.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])), CompositeGenericTransform(TransformWrapper(BlendedAffine2D(IdentityTransform(),IdentityTransform())), CompositeGenericTransform(BboxTransformFrom(TransformedBbox(Bbox([[-10.0, -10.0], [10.0, 10.0]]), TransformWrapper(BlendedAffine2D(IdentityTransform(),IdentityTransform())))), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox([[0.125, 0.09999999999999998], [0.9, 0.9]]), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox([[0.0, 0.0], [6.4, 4.8]]), Affine2D(array([[ 100.,    0.,    0.],
       [   0.,  100.,    0.],
       [   0.,    0.,    1.]])))))))))