在matplotlib中获取数据坐标中的bbox

发布于 2024-10-27 09:42:03 字数 209 浏览 1 评论 0原文

我在显示坐标中有一个 matplotlib.patches.Rectangle 对象（条形图中的一个条）的 bbox ，如下所示：

Bbox(array([[ 0.,  0.],[ 1.,  1.]])

但我希望它不在显示坐标中但数据坐标。我很确定这需要进行转变。这样做的方法是什么？

原文

I have the bbox of a matplotlib.patches.Rectangle object (a bar from a bar graph) in display coordinates, like this:

Bbox(array([[ 0.,  0.],[ 1.,  1.]])

But I would like that not in display coordinates but data coordinates. I'm pretty sure this requires a transform. What's the method for doing this?

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蓝海 2024-11-03 09:42:03

我不确定你是如何在显示坐标中获得 Bbox 的。几乎用户交互的所有内容都在数据坐标中（对我来说，这些坐标看起来像轴或数据坐标，而不是显示像素）。以下内容应完整解释适用于 Bbox 的变换：

from matplotlib import pyplot as plt
bars = plt.bar([1,2,3],[3,4,5])
ax = plt.gca()
fig = plt.gcf()
b = bars[0].get_bbox()  # bbox instance

print b
# box in data coords
#Bbox(array([[ 1. ,  0. ],
#       [ 1.8,  3. ]]))

b2 = b.transformed(ax.transData)
print b2
# box in display coords
#Bbox(array([[  80.        ,   48.        ],
#       [ 212.26666667,  278.4       ]]))

print b2.transformed(ax.transData.inverted())
# box back in data coords
#Bbox(array([[ 1. ,  0. ],
#       [ 1.8,  3. ]]))

print b2.transformed(ax.transAxes.inverted())
# box in axes coordinates
#Bbox(array([[ 0.        ,  0.        ],
#       [ 0.26666667,  0.6       ]]))

I'm not sure how you got the Bbox in display coordinates. Almost everything the user interacts with is in data coordinates (those look like axis or data coordinates to me, not display pixels). The following should fully explain the transforms as they apply to Bboxes:

from matplotlib import pyplot as plt
bars = plt.bar([1,2,3],[3,4,5])
ax = plt.gca()
fig = plt.gcf()
b = bars[0].get_bbox()  # bbox instance

print b
# box in data coords
#Bbox(array([[ 1. ,  0. ],
#       [ 1.8,  3. ]]))

b2 = b.transformed(ax.transData)
print b2
# box in display coords
#Bbox(array([[  80.        ,   48.        ],
#       [ 212.26666667,  278.4       ]]))

print b2.transformed(ax.transData.inverted())
# box back in data coords
#Bbox(array([[ 1. ,  0. ],
#       [ 1.8,  3. ]]))

print b2.transformed(ax.transAxes.inverted())
# box in axes coordinates
#Bbox(array([[ 0.        ,  0.        ],
#       [ 0.26666667,  0.6       ]]))

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