Python 如何将matplotlib中的线偏移X点

我正在使用matplotlib绘制一些我希望用箭头（距离标记）注释的数据。这些箭头应偏移多个点，以免与打印数据重叠：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms

fig, ax = plt.subplots()

x = [0, 1]
y = [0, 0]

# Plot horizontal line
ax.plot(x, y)

dy = 5/72

offset = transforms.ScaledTranslation(0, dy, ax.get_figure().dpi_scale_trans)
verttrans = ax.transData+offset

# Plot horizontal line 5 points above (works!)
ax.plot(x, y, transform = verttrans)

# Draw arrow 5 points above line (doesn't work--not vertically translated)
ax.annotate("", (0,0), (1,0),
            size = 10,
            transform=verttrans,
            arrowprops = dict(arrowstyle = '<|-|>'))

plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
将matplotlib.transforms作为转换导入
图，ax=plt.子批次（）
x=[0，1]
y=[0，0]
#绘制水平线
轴图（x，y）
dy=5/72
offset=transforms.ScaledTranslation（0，dy，ax.get\u figure（）.dpi\u scale\u trans）
垂直传输=最大传输数据+偏移量
#在上面5点处绘制水平线（工程！）
ax.绘图（x，y，变换=垂直变换）
#在直线上方绘制箭头5点（不起作用--未垂直平移）
ax.注释（“，（0,0），（1,0），
尺寸=10，
变换=垂直变换，
arrowprops=dict（arrowstyle=''）
plt.show（）

有没有办法使

ax.annotate（）

绘制的直线偏移X点？我希望使用绝对坐标（例如，点或英寸）而不是数据坐标，因为轴限制容易改变

---

谢谢

您的预期输出是什么？如果您只是想垂直移动正在绘制的箭头，则

annotate

的API是

annotate(s, xy, xytext=None, ...)

所以你可以画一些像

ax.annotate("", (0,0.01), (1,0.01),
    size = 10,
    arrowprops = dict(arrowstyle = '<|-|>'))

ax.注释（“，（0,0.01），（1,0.01），
尺寸=10，
arrowprops=dict（arrowstyle=''）

---

在y方向的数据坐标中上移

0.01

。您还可以在

注释中指定坐标作为总地物尺寸的一部分（请参见）。这就是你想要的吗
 下面的代码符合我的要求。它使用ax.transData和figure.get_dpi（）：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将matplotlib.transforms作为转换导入
图，ax=plt.子批次（）
x=[0，1]
y=[0，0]
轴图（x，y）
dy=5/72
对于dx，i=1#0
tmp=ax.transData.transform（[（0,0）、（1,1）]）
tmp=tmp[1，i]-tmp[0，i]#显示坐标中的1个单元
显示坐标中的tmp=1/tmp#1像素
tmp=tmp*dy*ax.get_figure（）.get_dpi（）#在显示坐标中移动像素
轴图（x，y）
ax.注释（“，[0，tmp]，[1，tmp]，
尺寸=10，
arrowprops=dict（arrowstyle=''）
plt.show（）
你好，亚历克斯，谢谢你的回答。我的目标是避免对偏移使用数据坐标，而是以绝对单位（英寸或点）指定偏移。这是因为轴限制易于更改，但这不应更改距离标记的打印方式。（同样，我希望避免使用图像大小的一小部分，因为图像大小可能也会改变。）
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms

fig, ax = plt.subplots()


x = [0, 1]
y = [0, 0]


ax.plot(x, y)


dy = 5/72

i = 1  # 0 for dx

tmp = ax.transData.transform([(0,0), (1,1)])
tmp = tmp[1,i] - tmp[0,i]  # 1 unit in display coords
tmp = 1/tmp  # 1 pixel in display coords
tmp = tmp*dy*ax.get_figure().get_dpi()  # shift pixels in display coords

ax.plot(x, y)

ax.annotate("", [0,tmp], [1,tmp],
            size = 10,
            arrowprops = dict(arrowstyle = '<|-|>'))

plt.show()