将Matplotlib数据单位转换为标准化单位

Question

有谁知道如何将matplotlib数据单位转换为标准化单位？

我需要它的原因是我需要在另一个图的顶部创建一个子图。和默认语法：

plt.axes([0.1,0.1,0.3,0.3])

需要规范化的坐标，但是我想使用数据坐标：

例如此代码：

  plt.plot([0,2],[2,4]);
  plt.axes([0.3,.3,0.4,.4])

产生这个：

但是我希望能够使用子图的数据坐标来定义子图的位置，例如[0.7,2.5,1.7,3.5]。我试图摆弄axes.transData，axes.get_transform（）之类的东西，但没有成功找到合适的函数来完成工作

Answer 1

这是一种实现方法：

内部axes印刷在0.5, 2.5, 1.0, 0.3（外部axes坐标）

基本上，您需要进行两种转换-一种从src-coords到display，另一种从display到dest-

coord。从文档看来，似乎没有直接的方法：http

//matplotlib.org/users/transforms_tutorial.html

bb_data = Bbox.from_bounds(0.5, 2.5, 1.0, 0.3)
disp_coords = ax.transData.transform(bb_data)
fig_coords = fig.transFigure.inverted().transform(disp_coords)

ax并且fig都随身携带了变压器-显示坐标！
如果调用inverted它们，则会得到一个反方向的变压器。

这是上面示例的完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Bbox

plt.plot([0,2], [2,4])
fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()

bb_data = Bbox.from_bounds(0.5, 2.5, 1.0, 0.3)
disp_coords = ax.transData.transform(bb_data)
fig_coords = fig.transFigure.inverted().transform(disp_coords)

fig.add_axes(Bbox(fig_coords))

plt.show()