Matplotlib.axis.Tick.get_transformed_clip_path_and_affine() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Es una biblioteca de visualización increíble en Python para gráficos 2D de arrays y se utiliza para trabajar con la pila SciPy más amplia.

función matplotlib.axis.Tick.get_transformed_clip_path_and_affine()

La función Tick.get_transformed_clip_path_and_affine() en el módulo de eje de la biblioteca matplotlib se usa para obtener la ruta del clip con la parte no afín de su transformación aplicada y la parte afín restante de su transformación.

Sintaxis: Tick.get_transformed_clip_path_and_affine(self) Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro. Valor de retorno: este método devuelve la ruta del clip con la parte no afín de su transformación aplicada y la parte afín restante de su transformación.

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axis.Tick.get_transformed_clip_path_and_affine() en matplotlib.axis: Ejemplo 1: Imagen utilizada  

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Tick
import matplotlib.pyplot as plt  
import matplotlib.patches as patches  
import matplotlib.cbook as cbook  
          
       
with cbook.get_sample_data('image.PNG') as image_file:  
    image = plt.imread(image_file)  
          
fig, ax = plt.subplots()  
im = ax.imshow(image)  
patch = patches.Rectangle((10, 10), 100, 100,   
                          transform = ax.transData)  
      
val = Tick.get_transformed_clip_path_and_affine(im) 
ax.set_title("Value Return by get_transformed_clip_path_and_affine(): "
             + str(val)) 
   
fig.suptitle("""matplotlib.axis.Tick.get_transformed_clip_path_and_affine()\n
function Example\n""", fontweight ="bold")  
     
plt.show() 

Salida: Ejemplo 2: 

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Tick
import numpy as np  
import matplotlib.cm as cm  
import matplotlib.pyplot as plt  
from matplotlib.path import Path  
from matplotlib.patches import PathPatch  
          
       
delta = 0.025
       
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)  
X, Y = np.meshgrid(x, y)  
       
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)  
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)  
Z = (Z1 - Z2) * 2
          
path = Path([[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0], [0, 1]])  
patch = PathPatch(path, facecolor ='none')  
          
fig, ax = plt.subplots()  
ax.add_patch(patch)  
im = ax.imshow(Z,  
               interpolation ='bilinear',   
               cmap = cm.gray,  
               origin ='lower',  
               extent =[-3, 3, -3, 3],  
               clip_path = patch,  
               clip_on = True) 
     
# use of get_transformed_clip_path_and_affine() method 
val = Tick.get_transformed_clip_path_and_affine(im) 
print("Value Return by get_transformed_clip_path_and_affine(): ") 
for i in val:  
    print(i)
   
fig.suptitle("""matplotlib.axis.Tick.get_transformed_clip_path_and_affine()\n
function Example\n""", fontweight ="bold")  
     
plt.show() 

Producción:

Value Return by get_transformed_clip_path_and_affine(): 
Path(array([[ 0.,  1.],
       [ 1.,  0.],
       [ 0., -1.],
       [-1.,  0.],
       [ 0.,  1.]]), None)
Affine2D(
    [[ 82.66666667   0.         328.        ]
     [  0.          61.6        237.6       ]
     [  0.           0.           1.        ]])