Función Matplotlib.axis.Axis.get_transform() 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.

Matplotlib.axis.Axis.get_transform() Función

La función Axis.get_transform() en el módulo de eje de la biblioteca matplotlib se usa para obtener la instancia de Transformación utilizada por este artista. 
 

Sintaxis: Axis.get_transform(self) 
 

Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro. 
 

Valor devuelto: este método devuelve la instancia de Transform utilizada por este artista. 

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axis.Axis.get_transform() en matplotlib.axis:
 

Ejemplo 1:

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import numpy as np   
import matplotlib.pyplot as plt  
import matplotlib.transforms as mtransforms  
      
      
fig, ax = plt.subplots()   
    
l1, = ax.plot([0.1, 0.5, 0.9],  
              [0.1, 0.9, 0.5], 
              "bo-")  
    
l2, = ax.plot([0.1, 0.5, 0.9], 
              [0.5, 0.2, 0.7], 
              "ro-")  
       
for l in [l1, l2]:  
    xx = l.get_xdata()  
    yy = l.get_ydata()  
    shadow, = ax.plot(xx, yy)  
    shadow.update_from(l)  
           
    ot = mtransforms.offset_copy(l.get_transform(),  
                                 ax.figure,  
                                 x = 4.0, y =-6.0,  
                                 units ='points')  
        
    shadow.set_transform(ot) 
      
fig.suptitle("""matplotlib.axis.Axis.get_transform()
function Example\n""", fontweight ="bold")  
    
plt.show()

Producción: 
 

Ejemplo 2:

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import matplotlib.pyplot as plt  
from matplotlib import collections, colors, transforms  
import numpy as np  
    
       
nverts = 50
npts = 100
       
r = np.arange(nverts)  
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, nverts)  
    
xx = r * np.sin(theta)  
yy = r * np.cos(theta)  
spiral = np.column_stack([xx, yy])  
       
rs = np.random.RandomState(19680801)  
       
xyo = rs.randn(npts, 2)  
       
colors = [colors.to_rgba(c)  
          for c in plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]  
       
fig, ax1 = plt.subplots()  
       
col = collections.RegularPolyCollection(  
    7, sizes = np.abs(xx) * 10.0,   
    offsets = xyo,   
    transOffset = ax1.transData)  
      
trans = transforms.Affine2D().scale(fig.dpi / 72.0)  
Axis.set_transform(col, trans)   
      
ax1.add_collection(col, autolim = True)  
col.set_color(colors)
print("Value Return by get_transform() :\n", 
       col.get_transform())
  
fig.suptitle("""matplotlib.axis.Axis.get_transform()
function Example\n""", fontweight ="bold")  
    
plt.show()

Producción: