将 Matplotlib/Seaborn 散点图变形为平行四边形

Posted 2023-02-18

【中文标题】将 Matplotlib/Seaborn 散点图变形为平行四边形

【英文标题】：Warping Matplotlib/Seaborn Scatter Plot into Parallelogram

【发布时间】：2022-01-12 22:40:20

【问题描述】：

我有一个 2D 散点图（在 matplotlib 或 seaborn 中）和一个角度，例如64度。我想绘制这个散点图的扭曲版本，其中第一个图的 x 轴保持固定，但第二个轴被扭曲，使得第一个图的 y 轴现在与 x 轴成给定的角度的新地块（即 64 度）。我该怎么做？

换句话说，我想获取原始散点图并将 y 轴“推”到右侧以形成类似平行四边形的图，其中旧 y 轴和旧/新 x 轴之间的角度为给定的角度。

【参考方案1】：

这是an old tutorial example的改编：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D
import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes
import numpy as np

fig = plt.figure()
skewed_transform = Affine2D().skew_deg(90 - 64, 0)
grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(skewed_transform, extremes=(-0.5, 1.5, -0.5, 1.5))
skewed_ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, 111, grid_helper=grid_helper)
skewed_ax.set_facecolor('0.95')  # light grey background
skewed_ax.axis["top"].set_visible(False)
skewed_ax.axis["right"].set_visible(False)
fig.add_subplot(skewed_ax)
x, y = np.random.rand(2, 100)  # random point in a square of [0,1]x[0,1]
skewed_ax.scatter(x, y, transform=skewed_transform + skewed_ax.transData)
plt.show()

【讨论】：

漂亮！谢谢！！

我如何也倾斜散点图数据？当我尝试skewed_ax.scatter(x, y) 时，这些点并没有类似的倾斜。

我在散点图上添加了一些具有相同偏差的演示数据。您可能希望将自己的测试数据和示例图添加到您的问题中，以帮助阐明您到底需要什么。

太完美了。谢谢！