使用matplotlib画图自定义marker

 更新时间:2023年06月25日 09:06:16   作者:qiu_xingye  
这篇文章主要介绍了使用matplotlib画图自定义marker问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

matplotlib画图自定义marker

在matplotlib工具箱中可以画marker的高级作图函数一共有两个,分别为plot和scatter,可以画出多种marker。

但如果需要绘制一些特殊的marker,则必须通过自的定义marker来实现。

一般有两种方式可以实现:

  • 一是在绘图中插入特殊marker的icon图片
  • 二是借助于matplotlib.path中的Path类,自定义marker的Path参数。

但无论何种方式,实现的marker都要具有一般marker的特点。

marker的特点

  • 固定大小:marker的大小只依赖于markersize关键字定义的数值,不随着绘制的图形的放大或缩小而变化;
  • 可改变方向: matplotlib默认支持的某些marker可以通过传入的参数调整marker的方向

基于marker的上述两个特点,因此不能简单地通过plot绘制特殊marker的折线或者简单地进行图片插入实现。

通过插入图片实现自定义marker

from matplotlib 
import pyplot as pltimport numpy as np
'图片插入(普通)'
N = 100
x = np.linspace(0, 10, N)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(plt.imread('icon\\icon-test.png'), extent=(x[0],x[0]+1,y[0],y[0]+1))
ax.plot(x, y)
plt.show()

如上图所示,基本可以实现marker的插入,但大小会随figure的大小变化,而且也不能改变方向。

进一步完善代码如下:

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
import numpy as np
'图片插入(大小不变)'
N = 100
x = np.linspace(0, 10, N)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
img = plt.imread('icon\\icon-test.png')
im = OffsetImage(img, zoom=0.3)
ab = AnnotationBbox(im, (x[0],y[0]), xycoords='data', frameon=False)
ax.add_artist(ab)
plt.show()

此时插入的marker不再随figure大小的变化而变化,但还不能做到自定义旋转角度,如果要实现该功能,则可以通过定义旋转矩阵,将plt.imread读取的图片数据img进行旋转变换以实现对marker的角度旋转。

但这种方法仍然不同灵活,不像真正的“marker”,而且效率也不高。

下面介绍如何通过Path实现自定义marker。

通过Path实现自定义marker

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.path import Path
import numpy as np
'通过Path类自定义marker'
#定义旋转矩阵
def rot(verts, az):
    #顺时针旋转
    rad = az / 180 * np.pi
    verts = np.array(verts)
    rotMat = np.array([[np.cos(rad), -np.sin(rad)], [np.sin(rad), np.cos(rad)]])
    transVerts = verts.dot(rotMat)
    return transVerts
iconMat = np.array([[-1.414, 1.414],
			[0, 0],
			[2.828, 2.828],
			[0, 0],
			[-1.414, 1.414]])
class CustomMarker(Path):
    def __init__(self, icon, az):
         if icon == "icon": 
             verts = iconMat  
         vertices = rot(verts, az)  
         super().__init__(vertices)
N = 30
x = np.linspace(0, 10, N)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x, y, marker=IconMarker("icon", 20), c="red", s=1000)
plt.show()

实现效果如上图所示,就像普通的marker一样,大小固定,不随figure大小变化,而且可以调节方向(旋转)。 

实现的主要原理是

matplotlib中的plot和scatter绘图函数中的marker关键字传递的值会被matplotlib.markers中的MarkerStyle类处理,而MarkerStyle类中的set_marker是可以处理path对象的。

因此,先生成自定义的marker的Path对象的路径点参数,然后定义旋转矩阵,根据旋转角度对路径点参数进行旋转,生成指定方向的marker的Path对象的路径点参数。

剩下的marker的大小/颜色等可由MarkerStyle类或plot/scatter函数其他相关的关键字属性自动处理。

https://stackoverflow.com/questions/11487797/python-matplotlib-basemap-overlay-small-image-on-map-plot 

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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