Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Axes contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.
función matplotlib.axes.Axes.get_transform()
La función Axes.get_transform() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se usa para obtener la instancia de Transform utilizada por este artista
Sintaxis: Axes.get_transform(self)
Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro.
Devoluciones: este método devuelve la instancia de Transform utilizada por este artista
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.get_transform() en matplotlib.axes:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function
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.axes.Axes.get_transform() \
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
# Implementation of matplotlib function
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)
col.set_transform(trans)
ax1.add_collection(col, autolim = True)
col.set_color(colors)
print("Value Return by get_transform() :\n",
col.get_transform())
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.get_transform() \
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()
Producción:
Value Return by get_transform() :
Affine2D(
[[1.38888889 0. 0. ]
[0. 1.38888889 0. ]
[0. 0. 1. ]])
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA