pyplot 和半对数刻度：如何用变换画一个圆答案

【问题标题】：pyplot and semilogarithmic scale: how to draw a circle with transformpyplot 和半对数刻度：如何用变换画一个圆
【发布时间】：2013-09-24 15:42:57
【问题描述】：

我想在用 pyplot 绘制的图中画一个圆圈，但我需要在 x 轴上使用对数刻度。

我愿意：

ax = plt.axes()

point1 = plt.Circle((x,y), x, color='r',clip_on=False, 
                    transform = ax.transAxes, alpha = .5)

plt.xscale('log')

current_fig = plt.gcf()

current_fig.gca().add_artist(point1)

如您所见，我希望圆的半径等于 x 坐标。

我的问题是，如果我使用，就像这里写的那样，transAxes，那么我得到的圆实际上是一个圆（否则它会在 x 上拉伸，看起来像一个被切成两半的椭圆），但是 x坐标为 0。另一方面，如果我使用 transData 而不是 transAxes，那么我会得到正确的 x 坐标值，但圆会再次被拉伸并切成两半。

我不介意拉伸，但我不喜欢切割，我希望它至少是一个完整的椭圆。

知道如何获得我想要的吗？

【问题讨论】：

标签： matplotlib geometry logarithm

【解决方案1】：

可能最简单的方法是使用绘图标记而不是Circle。例如：

ax.plot(x,y,marker='o',ms=x*5,mfc=(1.,0.,0.,0.5),mec='None')

这将为您提供一个始终看起来是“圆形”的圆，并将以正确的 x,y 坐标为中心，尽管它的大小与 x 和 y 比例无关。如果您只关心中心位置，那么您可以乱用ms=，直到它看起来正确为止。

执行此操作的更通用方法是为圆构造一个新的复合变换 - 您应该查看this tutorial on transformations。基本上，从图形到数据空间的转换是这样构造的：

transData = transScale + (transLimits + transAxes)

其中transScale 处理数据的任何非线性（例如对数）缩放，transLimits 将数据的 x 和 y 限制映射到轴的单位空间，transAxes 映射坐标轴边界框进入显示空间。

您希望保持圆看起来像一个圆/椭圆（即不根据 x 轴的对数缩放对其进行扭曲），但您仍希望将其转换为数据坐标中的正确中心位置。为此，您可以构建一个缩放的翻译，然后将它与transLimits 和transAxes 结合起来：

from matplotlib.transforms import ScaledTranslation

ax = plt.axes(xscale='log')
x,y = 10,0
ax.set_ylim(-11,11)
ax.set_xlim(1E-11,1E11)

# use the axis scale tform to figure out how far to translate 
circ_offset = ScaledTranslation(x,y,ax.transScale)

# construct the composite tform
circ_tform = circ_offset + ax.transLimits + ax.transAxes

# create the circle centred on the origin, apply the composite tform
circ = plt.Circle((0,0),x,color='r',alpha=0.5,transform=circ_tform)
ax.add_artist(circ)
plt.show()

显然，x 轴上的缩放会有点奇怪和随意 - 您需要尝试构建转换的方式才能得到您想要的结果。

【讨论】：