如何在 matplotlib 中绘制一条线，以便绘制线的边缘（而不是中心）跟随绘制的数据？

Question

我正在制作一个图形，以在高速公路地图上显示交通水平。这个想法是，对于每个 高速公路段，我会绘制两条线 - 一条用于方向。每一层的厚度 线 将对应于该方向的交通量。我需要绘制线条 以便绘制线的左边缘（相对于行驶方向）跟随 高速公路路段的形状。我想在数据坐标中指定形状， 但我想以点为单位指定线的粗细。

我的数据是这样的：

[[((5,10),(-7,2),(8,9)),(210,320)],
 [((8,4),(9,1),(8,1),(11,4)),(2000,1900)],
 [((12,14),(17,14)),(550,650)]]

例如，其中 ((5,10),(-7,2),(8,9)) 是 x,y 值的序列，表示高速公路路段的形状，而 (210,320) 是交通量分别是正向和反向的体积

看起来很重要：结果应该很漂亮。

Answer 1

我想出了一个使用matplotlib.transforms.Transform 和shapely.geometry.LineString.parallel_offset 的解决方案。

请注意，shapely 的 parallel_offset 方法有时会返回 MultiLineString，这 此代码不处理。我已经改变了第二个形状，所以它不会交叉自己以避免这个问题。我认为这个问题在我的应用程序中很少发生。

另一个注意事项：matplotlib.transforms.Transform 的文档似乎暗示 transform 方法返回的数组必须与传递的数组的形状相同 作为一个论点，但似乎在 transform 方法中添加额外的点来绘制 在这里工作。

#matplotlib version 1.1.0
#shapely version 1.2.14
#Python 2.7.3

import matplotlib.pyplot as plt
import shapely.geometry
import numpy
import matplotlib.transforms


def get_my_transform(offset_points, fig):
    offset_inches = offset_points / 72.0
    offset_dots = offset_inches * fig.dpi

    class my_transform(matplotlib.transforms.Transform):        

        input_dims = 2
        output_dims = 2
        is_separable = False
        has_inverse = False

        def transform(self, values):
            l = shapely.geometry.LineString(values)
            l = l.parallel_offset(offset_dots,'right')
            return numpy.array(l.xy).T

    return my_transform()


def plot_to_right(ax, x,y,linewidth, **args):

    t = ax.transData + get_my_transform(linewidth/2.0,ax.figure)

    ax.plot(x,y, transform = t,
            linewidth = linewidth,
            solid_capstyle = 'butt',
            **args)


data = [[((5,10),(-7,2),(8,9)),(210,320)],
 [((8,4),(9,1),(8,1),(1,4)),(2000,1900)],
 [((12,14),(17,16)),(550,650)]]


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)


for shape, volumes in data:

    x,y = zip(*shape)
    plot_to_right(ax, x,y, volumes[0]/100., c = 'blue')
    plot_to_right(ax, x[-1::-1],y[-1::-1], volumes[1]/100., c = 'green')
    ax.plot(x,y, c = 'grey', linewidth = 1)


plt.show()
plt.close()