Вместо слов или цифр, являющихся метками метки оси x, я хочу нарисовать простой рисунок (сделанный из линий и кругов) в качестве метки для каждого x tick. Это возможно? Если да, то каков наилучший способ сделать это в matplotlib?
Как сделать ярлыки xtick на графике простыми рисунками с использованием matplotlib?
Ответ 1
Я бы удалил метки тика и заменил текст патчи. Вот краткий пример выполнения этой задачи:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
# define where to put symbols vertically
TICKYPOS = -.6
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10))
# set ticks where your images will be
ax.get_xaxis().set_ticks([2,4,6,8])
# remove tick labels
ax.get_xaxis().set_ticklabels([])
# add a series of patches to serve as tick labels
ax.add_patch(patches.Circle((2,TICKYPOS),radius=.2,
fill=True,clip_on=False))
ax.add_patch(patches.Circle((4,TICKYPOS),radius=.2,
fill=False,clip_on=False))
ax.add_patch(patches.Rectangle((6-.1,TICKYPOS-.05),.2,.2,
fill=True,clip_on=False))
ax.add_patch(patches.Rectangle((8-.1,TICKYPOS-.05),.2,.2,
fill=False,clip_on=False))
Это приводит к следующему рисунку:
Это ключ для установки clip_on
в False
, иначе patches
вне осей не будет отображаться. Координаты и размеры (радиус, ширина, высота и т.д.) Патчей будут зависеть от того, где ваши оси находятся на рисунке. Например, если вы планируете делать это с помощью подзаголовков, вам нужно быть чувствительным к размещению патчей, чтобы не перекрывать другие оси. Возможно, вам стоит исследовать Transformations и определить позиции и размеры в другом блоке (оси, рисунок или дисплей).
Если у вас есть определенные файлы изображений, которые вы хотите использовать для символов, вы можете использовать класс BboxImage
для создания художников, которые будут добавлены к осям вместо патчей. Например, я сделал простую иконку со следующим script:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(1,1),dpi=400)
ax = fig.add_axes([0,0,1,1],frameon=False)
ax.set_axis_off()
ax.plot(range(10),linewidth=32)
ax.plot(range(9,-1,-1),linewidth=32)
fig.savefig('thumb.png')
создавая это изображение:
Затем я создал BboxImage в месте, где я хочу метку ярлыка, и размера, который я хочу:
lowerCorner = ax.transData.transform((.8,TICKYPOS-.2))
upperCorner = ax.transData.transform((1.2,TICKYPOS+.2))
bbox_image = BboxImage(Bbox([lowerCorner[0],
lowerCorner[1],
upperCorner[0],
upperCorner[1],
]),
norm = None,
origin=None,
clip_on=False,
)
Заметил, как я использовал преобразование transData
для преобразования из единиц данных в единицы отображения, которые требуются в определении Bbox
.
Теперь я читаю на картинке с помощью процедуры imread
и задаю результаты (массив numpy) для данных bbox_image
и добавьте художника к осям:
bbox_image.set_data(imread('thumb.png'))
ax.add_artist(bbox_image)
В результате получается обновленная цифра:
Если вы используете непосредственно изображения, обязательно импортируйте необходимые классы и методы:
from matplotlib.image import BboxImage,imread
from matplotlib.transforms import Bbox
Ответ 2
Другой ответ имеет некоторые недостатки, поскольку он использует статические координаты. Это, следовательно, не будет работать при изменении размера фигуры или масштабирования и панорамирования графика.
Лучшим вариантом является прямое определение позиций в выбранных системах координат. Для xaxis имеет смысл использовать координаты данных для координат x и координат осей для y-позиции.
Использование matplotlib.offsetbox
es делает это довольно простым. Следующее разместило бы коробку с кругом и коробку с изображением в координатах (-5, 0) и (5,0) соответственно и смещает их немного к нижнему, чтобы они выглядели так, как будто они были метками,
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from matplotlib.offsetbox import (DrawingArea, OffsetImage,AnnotationBbox)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-10,10], [1,3])
# Annotate the 1st position with a circle patch
da = DrawingArea(20, 20, 10, 10)
p = mpatches.Circle((0, 0), 10)
da.add_artist(p)
ab = AnnotationBbox(da, (-5,0),
xybox=(0, -7),
xycoords=("data", "axes fraction"),
box_alignment=(.5, 1),
boxcoords="offset points",
bboxprops={"edgecolor" : "none"})
ax.add_artist(ab)
# Annotate the 2nd position with an image
arr_img = plt.imread("https://i.stack.imgur.com/FmX9n.png", format='png')
imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.2)
imagebox.image.axes = ax
ab = AnnotationBbox(imagebox, (5,0),
xybox=(0, -7),
xycoords=("data", "axes fraction"),
boxcoords="offset points",
box_alignment=(.5, 1),
bboxprops={"edgecolor" : "none"})
ax.add_artist(ab)
plt.show()