matplotlib是否具有繪製軸座標中對角線的功能？

Question

Matplotlib軸具有功能axhline和axvline，用於獨立於軸上的數據刻度在給定的y或x座標（分別）繪製水平或垂直線。

是否有類似的函數繪製一個常量對角？舉例來說，如果我有一個類似的域變量散點圖，它往往是有用知道他們是否屬於以上或y = x線以下：

mean, cov = [0, 0], [(1, .6), (.6, 1)] 
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100).T 
y += x + 1 
f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) 
ax.scatter(x, y, c=".3") 
ax.plot([-3, 3], [-3, 3], ls="--", c=".3") 
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3)) 

這當然可以做通過抓取軸限制（ax.get_xlim()等），但是a）需要一些額外的步驟，並且b）在更多數據可能最終在圖上並且改變限制的情況下是脆弱的。 （實際上在某些情況下，只需添加常量線本身就可以延伸軸線）。

最好只做，例如ax.axdline(ls="--", c=".3")，但是不清楚matplotlib代碼庫中是否存在類似的情況。你需要做的就是修改axhline的代碼，從[0, 1],座標軸座標爲x和y，我想。

Answer 1

繪製基於屏幕左下角到右上角的對角線非常簡單，您可以簡單地使用ax.plot(ax.get_xlim(), ax.get_ylim(), ls="--", c=".3")。方法ax.get_xlim()將簡單地返回x軸的當前值（對於y軸也是類似的）。

但是，如果您希望能夠使用圖形進行縮放，那麼它會變得稍微棘手，因爲您繪製的對角線不會更改以匹配新的xlims和ylims。

在這種情況下，您可以使用回調來檢查xlims（或ylims）何時發生變化，並相應地更改對角線中的數據（如下所示）。我在this example找到了回調方法。進一步的信息也可以發現here

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

mean, cov = [0, 0], [(1, .6), (.6, 1)] 
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100).T 
y += x + 1 

f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) 

ax.scatter(x, y, c=".3") 
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3)) 

# Plot your initial diagonal line based on the starting 
# xlims and ylims. 
diag_line, = ax.plot(ax.get_xlim(), ax.get_ylim(), ls="--", c=".3") 

def on_change(axes): 
    # When this function is called it checks the current 
    # values of xlim and ylim and modifies diag_line 
    # accordingly. 
    x_lims = ax.get_xlim() 
    y_lims = ax.get_ylim() 
    diag_line.set_data(x_lims, y_lims) 

# Connect two callbacks to your axis instance. 
# These will call the function "on_change" whenever 
# xlim or ylim is changed. 
ax.callbacks.connect('xlim_changed', on_change) 
ax.callbacks.connect('ylim_changed', on_change) 

plt.show() 

請注意，如果你不希望對角線與縮放，那麼你只是刪除一切下面diag_line, = ax.plot(...

Answer 2

繪製對角線從左下角到上改變你的陰謀的右上角將通過以下

ax.plot([0, 1], [0, 1], transform=ax.transAxes)

使用transform=ax.transAxes來完成，所提供的x和y座標被解釋爲座標軸座標而不是數據座標。

正如@fqq指出的那樣，當您的x和y限制相等時，這只是標識行。要畫線y=x，使其始終延伸到您的情節的極限，類似於@Ffisegydd給出的方法可以工作，並且可以寫爲以下函數。

def add_identity(axes, *line_args, **line_kwargs): 
    identity, = axes.plot([], [], *line_args, **line_kwargs) 
    def callback(axes): 
     low_x, high_x = axes.get_xlim() 
     low_y, high_y = axes.get_ylim() 
     low = max(low_x, low_y) 
     high = min(high_x, high_y) 
     identity.set_data([low, high], [low, high]) 
    callback(axes) 
    axes.callbacks.connect('xlim_changed', callback) 
    axes.callbacks.connect('ylim_changed', callback) 
    return axes 

實例：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

mean, cov = [0, 0], [(1, .6), (.6, 1)] 
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100).T 
y += x + 1 

f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) 
ax.scatter(x, y, c=".3") 
add_identity(ax, color='r', ls='--') 

plt.show()