在matplotlib中,我们可以使用至少两种方法来绘制线条:
颜色(1,2,1,2,plt.plot=‘k’,marker='o')
plt.axes().add_line(line) = lines.Line2D(0.3,0.6,0.9,0.3,line =‘虚线’,color='k')行
当然,我怀疑这两种方法在实现上是相同的。但不管怎样,它在两个指定的点之间画了一条线。有时我需要将这两个点上的线延伸到图形极限。我当然可以用y=ax+b的形式来计算它,但是有谁知道更简单的方法吗?
如果我可以添加一些额外的选项,那就完美了,但我找不到它。
发布于 2012-02-06 05:55:21
在吃了一顿丰盛的午餐后,我找到了一种使用numpy的方法。
def drawLine2P(x,y,xlims):
xrange = np.arange(xlims[0],xlims[1],0.1)
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
k, b = np.linalg.lstsq(A, y)[0]
plt.plot(xrange, k*xrange + b, 'k')
发布于 2013-01-27 05:59:04
这方面有点晚了,但我是在谷歌搜索的时候发现的。我也厌倦了不能在matplotlib中做到这一点,所以我写了abline_plot。它包括在轴限制更改时更新二维线的回调。
在下面的链接中搜索abline_plot示例。
http://statsmodels.sourceforge.net/devel/examples/generated/example_interactions.html
文档:
实施:
https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/graphics/regressionplots.py#L572
编辑:不更新的更简单的编辑
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import lines as mpl_lines
def slope_from_points(point1, point2):
return (point2[1] - point1[1])/(point2[0] - point1[0])
def plot_secant(point1, point2, ax):
# plot the secant
slope = slope_from_points(point1, point2)
intercept = point1[1] - slope*point1[0]
# update the points to be on the axes limits
x = ax.get_xlim()
y = ax.get_ylim()
data_y = [x[0]*slope+intercept, x[1]*slope+intercept]
line = mpl_lines.Line2D(x, data_y, color='red')
ax.add_line(line)
return ax.figure()
发布于 2016-10-31 11:28:04
希望这能有所帮助
import matplotlib.pyplot as plt
# I am generating 2 random points, u might want to update these
x1,y1,x2,y2 = np.random.uniform(-1,1,4)
# make use of line equation to form function line_eqn(x) that generated y
line_eqn = lambda x : ((y2-y1)/(x2-x1)) * (x - x1) + y1
# generate range of x values based on your graph
xrange = np.arange(-1.2,1.2,0.2)
# plot the line with generate x ranges and created y ranges
plt.plot(xrange, [ line_eqn(x) for x in xrange], color='k', linestyle='-', linewidth=2)
https://stackoverflow.com/questions/9148927
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