matplotlib Transform

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了matplotlib Transform相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

2020-04-09 15:09:02 -- Edit by yangray

Transform 类是TransformNode的子类,它是所有执行变换的TransformNode的实例的基类。所有非仿射变换都应是Transform的子类。(仿射变化都应是Affine2D的子类)

方法:

  • _iter_break_from_left_to_right():

  • depth():

    返回 合成本bbox的变换的数量。(该方法适用于 复合变换, 最大的深度将被返回)

  • contains_branch(other):

    参数[other]: Transform实例

    返回 other是否是本transform的子类。是子类为True,不是为False。

  • contains_branch_seperately(other_transform):

    参数[other]: Transform实例。

    返回 other是否在每个维度上都是本transform的子类。是子类为True,不是为False。Ex: [True, True]

  • __array__(*args, **kwargs):

    返回仿射矩阵,3*3 numpy数组。

  • transform(values):

    参数 [values]: n维数组(最大为2维)

    返回 values执行本变换之后的数组。(即先执行非仿射变换后执行仿射变换)

  • transform_affine(values), transform_non_affine(values):

    参数同上一函数

    返回 values仅执行仿射/非仿射变化后的数组。

  • transform_bbox(bbox):

    参数 [bbox]: Bbox实例

    返回 bbox进行本变换之后的新bbox实例。

  • get_affine():

    返回 本变换中的仿射变换部分。(一个 IdentityTransform实例)。

  • get_matrix():

    返回仿射矩阵。(一个3*3矩阵)

  • transform_point(point):

    参数[point]: 点坐标对。Ex: (2, 3)

    返回point执行本变换之后的新点。

  •  transform_path(path):

    参数[path]: matplotlib.path.Path实例,意为路径,线

    返回path执行仿射变化之后的新path(路径)。

  •  transform_path_affine(path), transform_path_non_affine(path):

    参数同上一函数

    返回path仅执行仿射 / 非仿射变化后的新path(路径)。

  • transform_angles(angles, pts, radians=False, pushoff=1e-5):

    参数[angles]: 列向量 

      [pts]: 形式为n*2的数组,行数必须与angles行数一致

      [radians]: 用于标记输入的角度(angles)是弧度制还是角度制,True为弧度,False为角度(默认)

      [pushoff]: (尚不明了,貌似用于描述角度间距)

    返回对角度(angles)执行本变换之后的新角度。(形式为列向量)

  • inverted(self):

    抽象方法(子类必需重写该方法)。(具体的反转bbox方法)

以上是关于matplotlib Transform的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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实时matplotlib图在循环中不起作用[重复]