matplotlib.transforms

Matplotlib には、キャンバスに描画されるすべての要素の最終的な位置を決定するために使用される任意の幾何学的変換のフレームワークが含まれています。

変換はTransformNode、実際の値がその子に依存するオブジェクトのツリーに構成されます。子の内容が変更されると、その親は自動的に無効になります。無効化された変換が次にアクセスされると、それらの変更を反映するために再計算されます。この無効化/キャッシュ アプローチは、変換の不要な再計算を防ぎ、インタラクティブなパフォーマンスの向上に貢献します。

たとえば、データをグラフにプロットするために使用される変換ツリーのグラフを次に示します。

このフレームワークは、アフィン変換と非アフィン変換の両方に使用できます。ただし、速度のために、可能な限りバックエンド レンダラーを使用してアフィン変換を実行したいと考えています。したがって、一連のデータに対して変換のアフィン部分または非アフィン部分だけを実行することが可能です。アフィンは常に非アフィンの後に発生すると想定されます。変換の場合:

full transform == non-affine part + affine part

バックエンドは、非アフィン変換自体を処理することは想定されていません。

変換の使用方法の例については、チュートリアル変換チュートリアルを参照してください。

クラス matplotlib.transforms. Affine2D (行列=なし, ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

変更可能な 2D アフィン変換。

3x3 numpy float 配列からアフィン変換を初期化します。

a c e
b d f
0 0 1

行列が None の場合、恒等変換で初期化します。

__init__ (行列=なし, ** kwargs )

3x3 numpy float 配列からアフィン変換を初期化します。

a c e
b d f
0 0 1

行列が None の場合、恒等変換で初期化します。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

クリア( )

基になる行列を恒等変換にリセットします。

static from_values ( a , b , c , d , e , f )

指定された値から新しい Affine2D インスタンスを作成します。

a c e
b d f
0 0 1

.

get_matrix ( )

基になる変換行列を 3x3 numpy 配列として取得します。

a c e
b d f
0 0 1

.

静的 アイデンティティ( )

[非推奨Affine2D]恒等変換である新しいオブジェクトを返します。

この変換が後で変更される場合を除き、IdentityTransform代わりに高速なクラスを使用することを検討してください。

ノート

バージョン 3.6 で非推奨:代わりに Affine2D() を使用してください。

回転(シータ)

この変換に回転 (ラジアン単位) を適所に追加します。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

rotate_around ( x , y , theta )

ポイント (x, y) を中心に回転 (ラジアン単位) を追加します。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

rotate_deg (度)

この変換に回転 (度単位) を追加します。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

rotate_deg_around ( x , y ,度)

ポイント (x, y) を中心に回転 (度単位) を追加します。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

スケール( sx , sy =なし)

その場でスケールを追加します。

syが None の場合、同じスケールがx方向と y方向の両方に適用されます。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

セット(その他)

Affine2DBase別のオブジェクトのフリーズ コピーからこの変換を設定し ます。

set_matrix ( mtx )

基になる変換行列を 3x3 numpy 配列から設定します。

a c e
b d f
0 0 1

.

スキュー( xShear , yShear )

その場でスキューを追加します。

xShearとyShearは、それぞれx軸と y軸に沿ったせん断角度(ラジアン単位) です。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

Skew_deg ( xShear , yShear )

その場でスキューを追加します。

xShearとyShearは、それぞれx軸と y軸に沿ったせん断角度(度単位) です。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

翻訳( tx、 ty )

その場で翻訳を追加します。

selfを返すので、このメソッドはrotate()、rotate_deg()、translate() およびへの呼び出しを簡単に連鎖させることができますscale()。

クラス matplotlib.transforms. Affine2DBase ( *引数, ** kwargs )

拠点:AffineBase

すべての 2D アフィン変換の基本クラス。

2D アフィン変換は、3x3 numpy 配列を使用して実行されます。

a c e
b d f
0 0 1

このクラスは、読み取り専用インターフェースを提供します。変更可能な 2D アフィン変換には、 を使用しますAffine2D。

get_matrix()通常、このクラスのサブクラスは、カスタム 3x3 行列を生成するコンストラクターをオーバーライドするだけで済みます。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__module__ = 'matplotlib.transforms'

冷凍( )

このトランスフォーム ノードの凍結されたコピーを返します。凍結されたコピーは、その子が変更されても更新されません。copy.deepcopy()通常使用される変換の既知の状態を格納するのに役立ちます。

has_inverse = True

この変換に対応する逆変換がある場合は true。

input_dims = 2

この変換の入力次元の数。サブクラスで (整数で) オーバーライドする必要があります。

反転( )

対応する逆変換を返します。

を保持します。x == self.inverted().transform(self.transform(x))

このメソッドの戻り値は一時的なものとして扱う必要があります。自分自身への更新は、その逆コピーへの対応する更新を引き起こしません。

プロパティ is_separable

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

output_dims = 2

この変換の出力次元の数。サブクラスで (整数で) オーバーライドする必要があります。

to_values ( )

行列の値をタプルとして返します。(a, b, c, d, e, f)

transform_affine (ポイント)

この変換のアフィン部分のみを、指定された値の配列に適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは通常ノーオペレーションです。アフィン変換では、これは に相当し transform(values)ます。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

クラス matplotlib.transforms. AffineBase ( *引数, ** kwargs )

拠点:Transform

任意の数の次元のすべてのアフィン変換の基本クラス。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__array__ ( *引数, ** kwargs )

この Transform のアフィン行列を取得するための配列インターフェイス。

__eq__ (その他)

self==value を返します。

__hash__ =なし

__init__ ( *引数, ** kwargs )

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

get_affine ( )

この変換のアフィン部分を取得します。

is_affine =真

変換(値)

この変換を、指定された値の配列に適用します。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_affine (値)

この変換のアフィン部分のみを、指定された値の配列に適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは通常ノーオペレーションです。アフィン変換では、これは に相当し transform(values)ます。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_non_affine (ポイント)

この変換の非アフィン部分のみを適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは一般に と同等 transform(values)です。アフィン変換では、これは常にノーオペレーションです。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_path (パス)

変換をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

場合によっては、この変換によって、線分として始まったパスに曲線が挿入されることがあります。

transform_path_affine (パス)

この変換のアフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

transform_path_non_affine (パス)

この変換の非アフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

クラス matplotlib.transforms. AffineDeltaTransform ( transform , ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

ポイントのペア間の変位を変換するための変換ラッパー。

このクラスは、点のペア間の変位 (「位置デルタ」) を変換するために使用することを目的としています (たとえば 、のoffset_transform としてCollection) 。tt = AffineDeltaTransform(t) + offsetAffineDeltaTransformAffineDeltaTransform(a - b) == AffineDeltaTransform(a) - AffineDeltaTransform(b)

これは、変換行列のオフセット コンポーネントを強制的にゼロにすることによって実装されます。

このクラスは 3.3 の時点で実験的であり、API は変更される可能性があります。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__init__ ( transform , ** kwargs )

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

クラス matplotlib.transforms. Bbox (ポイント, ** kwargs )

拠点:BboxBase

変更可能な境界ボックス。

例

既知の境界から作成する

デフォルトのコンストラクターは、境界 "points" を取ります。[[xmin, ymin], [xmax, ymax]]

>>> Bbox([[1, 1], [3, 7]])
Bbox([[1.0, 1.0], [3.0, 7.0]])

または、フラット化されたポイント配列、いわゆる「エクステント」から Bbox を作成することもできます。(xmin, ymin, xmax, ymax)

>>> Bbox.from_extents(1, 1, 3, 7)
Bbox([[1.0, 1.0], [3.0, 7.0]])

または「境界」から。(xmin, ymin, width, height)

>>> Bbox.from_bounds(1, 1, 2, 6)
Bbox([[1.0, 1.0], [3.0, 7.0]])

ポイントのコレクションから作成

Bbox を蓄積するための「空の」オブジェクトは null bbox であり、空のセットの代わりになります。

>>> Bbox.null()
Bbox([[inf, inf], [-inf, -inf]])

null bbox にポイントを追加すると、それらのポイントの bbox が得られます。

>>> box = Bbox.null()
>>> box.update_from_data_xy([[1, 1]])
>>> box
Bbox([[1.0, 1.0], [1.0, 1.0]])
>>> box.update_from_data_xy([[2, 3], [3, 2]], ignore=False)
>>> box
Bbox([[1.0, 1.0], [3.0, 3.0]])

設定ignore=Trueは、null bbox からやり直すことと同じです。

>>> box.update_from_data_xy([[1, 1]], ignore=True)
>>> box
Bbox([[1.0, 1.0], [1.0, 1.0]])

警告

常に明示的に指定することをお勧めしますignore。そうでない場合、 のデフォルト値はignore、メソッドを使用するなど、Bbox にアクセスできるコードによっていつでも変更できますignore。

``null`` bbox のプロパティ

ノート

の現在の動作はBbox.null()、「空のセット」のすべてのプロパティを持っているわけではなく、数学的な意味での「ゼロ」オブジェクトのようには動作しないため、驚くべきものかもしれません。将来的に変更される可能性があります (非推奨期間付き)。

null bbox は交差点の ID です

>>> Bbox.intersection(Bbox([[1, 1], [3, 7]]), Bbox.null())
Bbox([[1.0, 1.0], [3.0, 7.0]])

それ自体を除いて、完全なスペースを返します。

>>> Bbox.intersection(Bbox.null(), Bbox.null())
Bbox([[-inf, -inf], [inf, inf]])

null を含む共用体は常に完全なスペースを返します (他のセットではありません!)

>>> Bbox.union([Bbox([[0, 0], [0, 0]]), Bbox.null()])
Bbox([[-inf, -inf], [inf, inf]])

パラメータ:

ポイントndarray

形式の 2x2 numpy 配列。[[x0, y0], [x1, y1]]

__注釈__ = {}

__format__ ( fmt )

デフォルトのオブジェクト フォーマッタ。

__init__ (ポイント, ** kwargs )

パラメータ:

ポイントndarray

形式の 2x2 numpy 配列。[[x0, y0], [x1, y1]]

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__repr__ ( )

repr(self) を返します。

__str__ ( )

str(self) を返します。

プロパティ の境界

x0( 、y0、width、 ) を返しheightます。

static from_bounds ( x0 , y0 , width , height )

x0、y0、width、およびheightBboxから新しいを作成します。

widthとheightは負の場合があります。

static from_extents ( * args , minpos = None )

left、bottom、right、topから新しい Bbox を作成します。

y軸は上に向かって増加します。

パラメータ:

左、下、右、上フロート

バウンディング ボックスの 4 つの範囲。

minpos float または None

これが指定されている場合、Bbox には最小の正の値が設定されます。これは、負の境界が浮動小数点エラーになる対数スケールやその他のスケールを扱う場合に便利です。

冷凍( )

変換ツリーに参加し、その親を無効にする必要がある、または無効にする必要があるすべての基本クラス。一部の変換はバウンディング ボックスに依存して値を計算するため、これにはバウンディング ボックスなど、実際には変換ではないクラスが含まれます。

get_points ( )

バウンディング ボックスのポイントを次の形式の numpy 配列として直接取得します。[[x0, y0], [x1, y1]]

無視(値)

の後続の呼び出しで、ボックスの既存の境界を無視するかどうかを設定しますupdate_from_data_xy()。

値ブール

• の場合True、後続の への呼び出しはupdate_from_data_xy() 、 の既存の境界を無視しBboxます。

• の場合False、後続の への呼び出しにupdate_from_data_xy() は、 の既存の境界が含まれますBbox。

プロパティ intervalx

境界ボックスを定義するx座標のペア。

これは、左から右にソートされる保証はありません。

プロパティ 間隔

境界ボックスを定義するy座標のペア。

これは、下から上にソートされる保証はありません。

プロパティ minpos

Bbox 内の両方向の正の最小値。

これは、負の境界が浮動小数点エラーになる対数スケールやその他のスケールを扱う場合に便利で、p0の代わりに最小範囲として使用されます。

プロパティ minposx

Bbox 内のx方向の正の最小値。

これは、負の境界が浮動小数点エラーになる対数スケールやその他のスケールを扱う場合に便利で、 x0の代わりに最小のxエクステントとして使用されます。

プロパティ minposy

Bbox 内のy方向の正の最小値。

これは、負の境界が浮動小数点エラーになる対数スケールやその他のスケールを扱う場合に役立ち、y0の代わりに最小のyエクステントとして使用されます。

変異( )

bbox が init 以降に変更されたかどうかを返します。

mutatedx ( )

x-limits が init 以降に変更されたかどうかを返します。

突然変異( )

init 以降、y 制限が変更されたかどうかを返します。

static null ( )

Bbox(inf, inf) から (-inf, -inf) への新しいヌルを作成します。

プロパティ p0

境界ボックスを定義する( x , y ) 座標の最初のペア。

これが左下隅であるとは限りません (そのためには、 を使用します min)。

プロパティ p1

境界ボックスを定義する( x , y ) 座標の 2 番目のペア。

これは、右上隅であるとは限りません (そのためには、 を使用します max)。

セット(その他)

別の の「固定された」境界からこの境界ボックスを設定しますBbox。

set_points (ポイント)

次の形式の numpy 配列から境界ボックスのポイントを直接設定します。このメソッドは主に内部で使用するため、エラー チェックは実行されません。[[x0, y0], [x1, y1]]

静的 ユニット( )

Bbox(0, 0) から (1, 1) までの新しいユニットを作成します。

update_from_data_x ( x , ignore = None )

Bbox渡されたデータに基づいての x 境界を更新します。更新後、境界は正のwidthになり、x0は最小値になります。

パラメータ:

x ndarray

x 値の配列。

ブール値を無視、オプション

• の場合True、 の既存の境界を無視しBboxます。

• の場合False、 の既存の境界を含めますBbox。

• の場合None、最後に渡された値を使用しignore()ます。

update_from_data_xy ( xy , ignore = None , updatex = True , updatey = True )

Bbox渡されたデータに基づいての境界を更新します。更新後、境界は正の幅と高さになります。 x0とy0が最小値になります。

パラメータ:

xy ndarray

2D 点の数の多い配列。

ブール値を無視、オプション

• の場合True、 の既存の境界を無視しBboxます。

• の場合False、 の既存の境界を含めますBbox。

• の場合None、最後に渡された値を使用しignore()ます。

updatex、updatey bool、デフォルト: True

の場合True、x/y 値を更新します。

update_from_data_y ( y , ignore = None )

Bbox渡されたデータに基づいての y 境界を更新します。更新後、境界は正のheightになり、y0は最小値になります。

パラメータ:

y ndarray

y 値の配列。

ブール値を無視、オプション

• の場合True、 の既存の境界を無視しBboxます。

• の場合False、 の既存の境界を含めますBbox。

• の場合None、最後に渡された値を使用しignore()ます。

update_from_path (パス、無視=なし、 updatex =真、 updatey =真)

の境界を更新して、指定Bboxされたパスの頂点を含めます。更新後、境界は正の幅 と高さになります。x0とy0が最小値になります。

パラメータ:

道Path

ブール値を無視、オプション

• の場合True、 の既存の境界を無視しBboxます。

• の場合False、 の既存の境界を含めますBbox。

• の場合None、最後に渡された値を使用しignore()ます。

updatex、updatey bool、デフォルト: True

の場合True、x/y 値を更新します。

プロパティ x0

バウンディング ボックスを定義するx座標のペアの最初の値。

これがより小さいとは限りませんx1(そのためには を使用します xmin)。

プロパティ x1

境界ボックスを定義するx座標のペアの 2 番目。

これがより大きいとは限りませんx0(そのためには を使用します xmax)。

プロパティ y0

境界ボックスを定義するy座標のペアの最初のもの。

これがより小さいとは限りませんy1(そのためには を使用します ymin)。

プロパティ y1

境界ボックスを定義するy座標のペアの 2 番目。

これがより大きいとは限りませんy0(そのためには を使用します ymax)。

クラス matplotlib.transforms. BboxBase ( shorthand_name = None )

拠点:TransformNode

すべてのバウンディング ボックスの基本クラス。

このクラスは不変です。Bbox可変サブクラスです。

正規表現は 2 つの点であり、その順序に制限はありません。左端、下端、右端、上端、および幅と高さを取得するための便利なプロパティが用意されていますが、これらは明示的に保存されません。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__array__ ( *引数, ** kwargs )

__module__ = 'matplotlib.transforms'

固定( c、コンテナ=なし)

container内のcBboxにアンカーされた のコピーを返します。

パラメータ:

c (float、float) または {'C'、'SW'、'S'、'SE'、'E'、'NE'、...}

( x , y ) ペアの相対座標 (0 は左または下、1 は右または上)、'C' (中央)、または基本方位 ('SW'、南西は左下など) のいずれかです。 .

コンテナBbox、オプション

が配置されるボックスBbox。デフォルトはイニシャルBboxです。

こちらもご覧ください

Axes.set_anchor

プロパティ の境界

x0( 、y0、width、 ) を返しheightます。

coefs = {'C': (0.5, 0.5), 'E': (1.0, 0.5), 'N': (0.5, 1.0), 'NE': (1.0, 1.0), 'NW': (0, 1.0), 'S': (0.5, 0), 'SE': (1.0, 0), 'SW': (0, 0), 'W': (0, 0.5)}

含む( x , y )

が境界ボックス内にあるか、その端にあるかを返します。(x, y)

containsx ( x )

xが閉 ( x0, x1) 区間内にあるかどうかを返します。

containsy ( y )

yが閉 ( y0, y1) 区間内にあるかどうかを返します。

コーナー( )

この四角形の角を点の配列として返します。

具体的には、これは配列を返します 。[[x0, y0], [x0, y1], [x1, y0], [x1, y1]]

count_contains (頂点)

に含まれる頂点の数を数えBboxます。非有限の x または y 値を持つ頂点は無視されます。

パラメータ:

頂点Nx2 Numpy 配列。

count_overlaps ( bboxes )

これに重なっているバウンディング ボックスの数を数えます。

パラメータ:

bboxesシーケンスBboxBase

拡張( sw、 sh )

これを係数swとshBboxで中心の周りに拡張してa を構築します。

プロパティ 範囲

x0( 、y0、x1、 ) を返しy1ます。

冷凍( )

変換ツリーに参加し、その親を無効にする必要がある、または無効にする必要があるすべての基本クラス。一部の変換はバウンディング ボックスに依存して値を計算するため、これにはバウンディング ボックスなど、実際には変換ではないクラスが含まれます。

fully_contains ( x , y )

が境界ボックス内にあるかどうかを返しますが、その端にはありません。x, y

fully_containsx ( x )

xが開 ( x0, x1) 区間内にあるかどうかを返します。

fully_containsy ( y )

yが開 ( y0, y1) 区間内にあるかどうかを返します。

fully_overlaps (その他)

このバウンディング ボックスが他のバウンディング ボックスとオーバーラップするかどうかを返します (エッジは含まれません)。

パラメータ:

他のBboxBase

get_points ( )

プロパティの 高さ

境界ボックスの (符号付き) 高さ。

静的 交差( bbox1、 bbox2 )

交差する場合はbbox1とbbox2の交差を返し、交差しない場合は None を返します。

プロパティ intervalx

境界ボックスを定義するx座標のペア。

これは、左から右にソートされる保証はありません。

プロパティ 間隔

境界ボックスを定義するy座標のペア。

これは、下から上にソートされる保証はありません。

is_affine =真

is_bbox =真

プロパティの 最大

境界ボックスの右上隅。

プロパティ 最小

境界ボックスの左下隅。

オーバーラップ(その他)

この境界ボックスが他の境界ボックスと重なるかどうかを返します。

パラメータ:

他のBboxBase

プロパティ p0

境界ボックスを定義する( x , y ) 座標の最初のペア。

これが左下隅であるとは限りません (そのためには、 を使用します min)。

プロパティ p1

境界ボックスを定義する( x , y ) 座標の 2 番目のペア。

これは、右上隅であるとは限りません (そのためには、 を使用します max)。

パディング( p )

Bboxこの 4 辺すべてをpでパディングしてa を構築します。

回転(ラジアン)

this をradiansBboxの角度で回転させた結果を制限する、軸に沿った境界ボックスを返します。

縮んだ( mx , my )

x方向に係数mx で、y方向に係数myBboxで縮小されたのコピーを返します。ボックスの左下隅は変更されません。通常 、 mxとmyは 1 未満になりますが、これは強制されません。

shrunk_to_aspect ( box_aspect , container = None , fig_aspect = 1.0 )

のコピーを返し、Bbox目的の縦横比 box_aspectを保ちながら可能な限り大きくなるように縮小します。ボックス座標が相対的な場合 (つまり、図などの大きなボックスの分数)、その図の物理的な縦横比は fig_aspectで指定されるため、box_aspectは相対寸法ではなく絶対寸法の比率としても指定できます。 .

プロパティ サイズ

境界ボックスの (符号付き) 幅と高さ。

splitx ( * args )

元のオブジェクトをargsBboxで指定された分数位置の垂直線で分割することによって形成された新しいオブジェクトのリストを返します。

splity ( * args )

元のオブジェクトをargsBboxで指定された分数位置の水平線で分割することによって形成された新しいオブジェクトのリストを返します。

変換(変換)

これをtransformBboxで静的に変換してa を構築します。

翻訳済み( tx , ty )

これをtxとtyBboxで変換してa を構築します。

静的 ユニオン( bboxes )

Bbox指定されたすべてのbboxesを含む を返します。

プロパティ 幅

境界ボックスの (符号付き) 幅。

プロパティ x0

バウンディング ボックスを定義するx座標のペアの最初の値。

これがより小さいとは限りませんx1(そのためには を使用します xmin)。

プロパティ x1

境界ボックスを定義するx座標のペアの 2 番目。

これがより大きいとは限りませんx0(そのためには を使用します xmax)。

プロパティ xmax

境界ボックスの右端。

プロパティ xmin

境界ボックスの左端。

プロパティ y0

境界ボックスを定義するy座標のペアの最初のもの。

これがより小さいとは限りませんy1(そのためには を使用します ymin)。

プロパティ y1

境界ボックスを定義するy座標のペアの 2 番目。

これがより大きいとは限りませんy0(そのためには を使用します ymax)。

プロパティ ymax

境界ボックスの上端。

プロパティ ymin

境界ボックスの下端。

クラス matplotlib.transforms. BboxTransform ( boxin , boxout , ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

BboxTransformポイントをあるポイントから別のポイントに線形変換Bboxします。

点をboxinからboxoutBboxTransformに線形変換する new を作成します。

__注釈__ = {}

__init__ ( boxin , boxout , ** kwargs )

点をboxinからboxoutBboxTransformに線形変換する new を作成します。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

is_separable = True

この変換が x 次元と y 次元で分離可能である場合は true。

クラス matplotlib.transforms. BboxTransformFrom ( boxin , ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

BboxTransformFromBboxポイントを指定された からユニット バウンディング ボックスに線形に変換します。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__init__ ( boxin , ** kwargs )

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

is_separable = True

この変換が x 次元と y 次元で分離可能である場合は true。

クラス matplotlib.transforms. BboxTransformTo ( boxout , ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

BboxTransformToポイントを単位境界ボックスから指定された に線形変換する変換Bboxです。

BboxTransformToポイントを単位境界ボックスからboxoutに線形変換する new を作成します。

__注釈__ = {}

__init__ ( boxout , ** kwargs )

BboxTransformToポイントを単位境界ボックスからboxoutに線形変換する new を作成します。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

is_separable = True

この変換が x 次元と y 次元で分離可能である場合は true。

クラス matplotlib.transforms. BboxTransformToMaxOnly ( boxout , ** kwargs )

拠点:BboxTransformTo

BboxTransformToBboxは、点を単位バウンディング ボックスから(0, 0) の固定された左上を使用して指定された に線形に変換する変換です。

BboxTransformToポイントを単位境界ボックスからboxoutに線形変換する new を作成します。

__注釈__ = {}

__module__ = 'matplotlib.transforms'

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

クラス matplotlib.transforms. BlendedAffine2D ( x_transform , y_transform , ** kwargs )

塩基: _BlendedMixin,Affine2DBase

「混合」変換は、x方向に 1 つの変換を使用し、 y方向に別の変換を使用します。

このバージョンは、両方の子変換がタイプである場合の最適化ですAffine2DBase。

x_transformを使用してx軸を変換し、 y_transformを使用してy軸を変換する新しい「混合」変換を作成します。

x_transformとy_transformは両方とも2D アフィン変換でなければなりません。

通常、このコンストラクターを直接呼び出すことはせず blended_transform_factory、代わりに関数を使用します。これにより、作成する混合変換の種類を自動的に決定できます。

__注釈__ = {}

__init__ ( x_transform , y_transform , ** kwargs )

x_transformを使用してx軸を変換し、 y_transformを使用してy軸を変換する新しい「混合」変換を作成します。

x_transformとy_transformは両方とも2D アフィン変換でなければなりません。

通常、このコンストラクターを直接呼び出すことはせず blended_transform_factory、代わりに関数を使用します。これにより、作成する混合変換の種類を自動的に決定できます。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

is_separable = True

この変換が x 次元と y 次元で分離可能である場合は true。

クラス matplotlib.transforms. BlendedGenericTransform ( x_transform , y_transform , ** kwargs )

塩基: _BlendedMixin,Transform

「混合」変換は、x方向に 1 つの変換を使用し、 y方向に別の変換を使用します。

この「一般的な」バージョンは、 xおよびy方向の特定の子変換を処理でき ます。

x_transformを使用してx軸を変換し、 y_transformを使用してy軸を変換する新しい「混合」変換を作成します。

通常、このコンストラクターを直接呼び出すことはせず blended_transform_factory、代わりに関数を使用します。これにより、作成する混合変換の種類を自動的に決定できます。

__注釈__ = {}

__init__ ( x_transform , y_transform , ** kwargs )

x_transformを使用してx軸を変換し、 y_transformを使用してy軸を変換する新しい「混合」変換を作成します。

通常、このコンストラクターを直接呼び出すことはせず blended_transform_factory、代わりに関数を使用します。これにより、作成する混合変換の種類を自動的に決定できます。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

contains_branch (その他)

指定された変換がこの変換のサブツリーであるかどうかを返します。

このルーチンは、変換等価性を使用してサブツリーを識別します。したがって、多くの場合、オブジェクト ID が使用されます。

指定された変換がこの変換全体を表す場合、True を返します。

プロパティの 深さ

この Transform インスタンスを形成するために連鎖された変換の数を返します。

ノート

Composite 変換の特殊なケースでは、2 つの最大深度が返されます。

冷凍( )

このトランスフォーム ノードの凍結されたコピーを返します。凍結されたコピーは、その子が変更されても更新されません。copy.deepcopy()通常使用される変換の既知の状態を格納するのに役立ちます。

get_affine ( )

この変換のアフィン部分を取得します。

プロパティ has_inverse

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

input_dims = 2

この変換の入力次元の数。サブクラスで (整数で) オーバーライドする必要があります。

反転( )

対応する逆変換を返します。

を保持します。x == self.inverted().transform(self.transform(x))

このメソッドの戻り値は一時的なものとして扱う必要があります。自分自身への更新は、その逆コピーへの対応する更新を引き起こしません。

プロパティ is_affine

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

is_separable = True

この変換が x 次元と y 次元で分離可能である場合は true。

output_dims = 2

この変換の出力次元の数。サブクラスで (整数で) オーバーライドする必要があります。

pass_through =真

pass_through が True の場合、'self' が既に無効であっても、すべての先祖は常に無効になります。

transform_non_affine (ポイント)

この変換の非アフィン部分のみを適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは一般に と同等 transform(values)です。アフィン変換では、これは常にノーオペレーションです。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

クラス matplotlib.transforms. CompositeAffine2D ( a , b , ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

transform aを適用してから transform bを適用することによって形成される複合変換。

このバージョンは、 a とbの両方が 2D アフィンである場合を処理する最適化です。

aとbを適用した結果である新しい複合変換を作成します。Affine2DBase Affine2DBase

通常、このコンストラクターを直接呼び出すのではなく、代わりに作成します。これにより、作成する最適な種類の複合変換インスタンスが自動的に選択されます。a + b

__注釈__ = {}

__init__ ( a , b , ** kwargs )

aとbを適用した結果である新しい複合変換を作成します。Affine2DBase Affine2DBase

通常、このコンストラクターを直接呼び出すのではなく、代わりに作成します。これにより、作成する最適な種類の複合変換インスタンスが自動的に選択されます。a + b

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

プロパティの 深さ

この Transform インスタンスを形成するために連鎖された変換の数を返します。

ノート

Composite 変換の特殊なケースでは、2 つの最大深度が返されます。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

クラス matplotlib.transforms. CompositeGenericTransform ( a , b , ** kwargs )

拠点:Transform

transform aを適用してから transform bを適用することによって形成される複合変換。

この「汎用」バージョンは、任意の 2 つの変換を処理できます。

transform aを適用してから transform bを適用した結果である新しい複合変換を作成します。

通常、このコンストラクターを直接呼び出すのではなく、代わりに作成します。これにより、作成する最適な種類の複合変換インスタンスが自動的に選択されます。a + b

__注釈__ = {}

__eq__ (その他)

self==value を返します。

__hash__ =なし

__init__ ( a , b , ** kwargs )

transform aを適用してから transform bを適用した結果である新しい複合変換を作成します。

通常、このコンストラクターを直接呼び出すのではなく、代わりに作成します。これにより、作成する最適な種類の複合変換インスタンスが自動的に選択されます。a + b

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

プロパティの 深さ

この Transform インスタンスを形成するために連鎖された変換の数を返します。

ノート

Composite 変換の特殊なケースでは、2 つの最大深度が返されます。

冷凍( )

このトランスフォーム ノードの凍結されたコピーを返します。凍結されたコピーは、その子が変更されても更新されません。copy.deepcopy()通常使用される変換の既知の状態を格納するのに役立ちます。

get_affine ( )

この変換のアフィン部分を取得します。

プロパティ has_inverse

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

反転( )

対応する逆変換を返します。

を保持します。x == self.inverted().transform(self.transform(x))

このメソッドの戻り値は一時的なものとして扱う必要があります。自分自身への更新は、その逆コピーへの対応する更新を引き起こしません。

プロパティ is_affine

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

プロパティ is_separable

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

pass_through =真

pass_through が True の場合、'self' が既に無効であっても、すべての先祖は常に無効になります。

transform_affine (ポイント)

この変換のアフィン部分のみを、指定された値の配列に適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは通常ノーオペレーションです。アフィン変換では、これは に相当し transform(values)ます。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_non_affine (ポイント)

この変換の非アフィン部分のみを適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは一般に と同等 transform(values)です。アフィン変換では、これは常にノーオペレーションです。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_path_non_affine (パス)

この変換の非アフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

クラス matplotlib.transforms. IdentityTransform ( *引数, ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

恒等変換という 1 つのことを高速に行う特別なクラス。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

冷凍( )

このトランスフォーム ノードの凍結されたコピーを返します。凍結されたコピーは、その子が変更されても更新されません。copy.deepcopy()通常使用される変換の既知の状態を格納するのに役立ちます。

get_affine ( )

この変換のアフィン部分を取得します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

反転( )

対応する逆変換を返します。

を保持します。x == self.inverted().transform(self.transform(x))

このメソッドの戻り値は一時的なものとして扱う必要があります。自分自身への更新は、その逆コピーへの対応する更新を引き起こしません。

変換(ポイント)

この変換を、指定された値の配列に適用します。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_affine (ポイント)

この変換のアフィン部分のみを、指定された値の配列に適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは通常ノーオペレーションです。アフィン変換では、これは に相当し transform(values)ます。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_non_affine (ポイント)

この変換の非アフィン部分のみを適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは一般に と同等 transform(values)です。アフィン変換では、これは常にノーオペレーションです。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_path (パス)

変換をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

場合によっては、この変換によって、線分として始まったパスに曲線が挿入されることがあります。

transform_path_affine (パス)

この変換のアフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

transform_path_non_affine (パス)

この変換の非アフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

クラス matplotlib.transforms. LockableBbox ( bbox , x0 =なし, y0 =なし, x1 =なし, y1 =なし, ** kwargs )

拠点:BboxBase

一部のBbox要素が特定の値でロックされる場合があります。

子境界ボックスが変更されると、ロックされた要素を除いて、この bbox の境界がそれに応じて更新されます。

パラメータ:

bboxBbox

ラップする子バウンディング ボックス。

x0 float または None

x0 のロックされた値、またはロックされていないままにする None。

y0 float または None

y0 のロックされた値、またはロックされていないままにする場合は None。

x1 float または None

x1 のロックされた値、またはロックされていないままにする場合は None。

y1 float または None

y1 のロックされた値、またはロックされていないままにする場合は None。

__注釈__ = {}

__init__ ( bbox , x0 =なし, y0 =なし, x1 =なし, y1 =なし, ** kwargs )

パラメータ:

bboxBbox

ラップする子バウンディング ボックス。

x0 float または None

x0 のロックされた値、またはロックされていないままにする None。

y0 float または None

y0 のロックされた値、またはロックされていないままにする場合は None。

x1 float または None

x1 のロックされた値、またはロックされていないままにする場合は None。

y1 float または None

y1 のロックされた値、またはロックされていないままにする場合は None。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_points ( )

プロパティ locked_x0

float または None: ロックされた x0 に使用される値。

プロパティ locked_x1

float または None: ロックされた x1 に使用される値。

プロパティ locked_y0

float または None: ロックされた y0 に使用される値。

プロパティ locked_y1

float または None: ロックされた y1 に使用される値。

クラス matplotlib.transforms. ScaledTranslation ( xt , yt , scale_trans , ** kwargs )

拠点:Affine2DBase

xtとytがscale_trans によって変換された後、xtとytによって変換される変換。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__注釈__ = {}

__init__ ( xt , yt , scale_trans , ** kwargs )

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

クラス matplotlib.transforms. 変換( shorthand_name = None )

拠点:TransformNode

TransformNode実際に変換を実行するすべてのインスタンスの基本クラス。

すべての非アフィン変換は、このクラスのサブクラスである必要があります。新しいアフィン変換は のサブクラスである必要がありAffine2Dます。

このクラスのサブクラスは、(少なくとも) 次のメンバーをオーバーライドする必要があります。

• input_dims

• output_dims

• transform()

• inverted()(逆数が存在する場合)

デフォルトが不適切な場合、次の属性をオーバーライドできます。

• is_separable(デフォルトは 1D -> 1D 変換の場合は True、それ以外の場合は False)

• has_inverse(オーバーライドされている場合はデフォルトで True inverted()、それ以外の場合は False)

matplotlib.path.Pathかつて線分があった場所に曲線を追加するなど、変換がオブジェクトに対して標準外の処理を行う必要がある場合は、 オーバーライドする必要があります。

• transform_path()

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__add__ (その他)

selfの後にotherが続くように、2 つの変換を一緒に構成します。

A + BCとなるよう な変換を返します。C.transform(x) == B.transform(A.transform(x))

__注釈__ = {}

__array__ ( *引数, ** kwargs )

この Transform のアフィン行列を取得するための配列インターフェイス。

classmethod __init_subclass__ ( )

このメソッドは、クラスがサブクラス化されるときに呼び出されます。

デフォルトの実装は何もしません。サブクラスを拡張するためにオーバーライドされる場合があります。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__sub__ (その他)

selfをotherの逆で構成し、同一の項があればキャンセルします。

# In general:
A - B == A + B.inverted()
# (but see note regarding frozen transforms below).

# If A "ends with" B (i.e. A == A' + B for some A') we can cancel
# out B:
(A' + B) - B == A'

# Likewise, if B "starts with" A (B = A + B'), we can cancel out A:
A - (A + B') == B'.inverted() == B'^-1

キャンセル (単純に返品するのではなく) は、複数の理由で重要です。A + B.inverted()

• B の逆数を計算するときの浮動小数点の不正確さを回避します:は正確に相殺されることが保証されていますが (結果として恒等変換が行われます)、小さなイプシロンだけ異なる場合があります。B - BB + B.inverted()

• B.inverted()常に凍結された変換を返します: 1 つが計算 され、後で mutatesの場合、 は更新されず、最後の 2 つの項はもうキャンセルされません。一方、が変異した場合でも、常に等しくなり ます。A + B + B.inverted()BB.inverted()A + B - BAB

contains_branch (その他)

指定された変換がこの変換のサブツリーであるかどうかを返します。

このルーチンは、変換等価性を使用してサブツリーを識別します。したがって、多くの場合、オブジェクト ID が使用されます。

指定された変換がこの変換全体を表す場合、True を返します。

contains_branch_seperately ( other_transform )

指定されたブランチが、各次元におけるこの変換のサブツリーであるかどうかを返します。

このメソッドの一般的な用途は、変換が Axes のデータ変換を含む混合変換であるかどうかを識別することです。例えば：

x_isdata, y_isdata = trans.contains_branch_seperately(ax.transData)

プロパティの 深さ

この Transform インスタンスを形成するために連鎖された変換の数を返します。

ノート

Composite 変換の特殊なケースでは、2 つの最大深度が返されます。

get_affine ( )

この変換のアフィン部分を取得します。

get_matrix ( )

この変換のアフィン部分の行列を取得します。

has_inverse = False

この変換に対応する逆変換がある場合は true。

input_dims =なし

この変換の入力次元の数。サブクラスで (整数で) オーバーライドする必要があります。

反転( )

対応する逆変換を返します。

を保持します。x == self.inverted().transform(self.transform(x))

このメソッドの戻り値は一時的なものとして扱う必要があります。自分自身への更新は、その逆コピーへの対応する更新を引き起こしません。

is_separable = False

この変換が x 次元と y 次元で分離可能である場合は true。

output_dims =なし

この変換の出力次元の数。サブクラスで (整数で) オーバーライドする必要があります。

変換(値)

この変換を、指定された値の配列に適用します。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_affine (値)

この変換のアフィン部分のみを、指定された値の配列に適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは通常ノーオペレーションです。アフィン変換では、これは に相当し transform(values)ます。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_angles ( angle , pts , radians = False , pushoff = 1e-05 )

特定の位置に固定された一連の角度を変換します。

パラメータ:

角度(N,) 配列のような

変換する角度。

pts (N, 2) 配列のような

角度が固定されるポイント。

radians bool、デフォルト: False

角度がラジアンか度か。

プッシュオフフロート

ptsの各ポイントと angle の角度について、変換された角度は、そのポイントから始まる長さプッシュオフのセグメントを変換 し、水平軸に対してその角度を作成し、水平軸と変換されたセグメントの間の角度を測定することによって計算されます。

戻り値:

(N,) 配列

transform_bbox ( bbox )

指定された境界ボックスを変換します。

キャッシング (Matplotlib の一般的な要件) を含むよりスマートな変換については、 を参照してくださいTransformedBbox。

transform_non_affine (値)

この変換の非アフィン部分のみを適用します。

transform(values)は常に と同等 transform_affine(transform_non_affine(values))です。

非アフィン変換では、これは一般に と同等 transform(values)です。アフィン変換では、これは常にノーオペレーションです。

パラメータ:

値の配列

input_dims長さまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての入力値input_dims。

戻り値:

配列

入力に応じて、長さoutput_dimsまたは形状 (N x )の NumPy 配列としての出力値。output_dims

transform_path (パス)

変換をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

場合によっては、この変換によって、線分として始まったパスに曲線が挿入されることがあります。

transform_path_affine (パス)

この変換のアフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

transform_path_non_affine (パス)

この変換の非アフィン部分をpathに適用し、新しい を返します。Path Path

transform_path(path)と同等 transform_path_affine(transform_path_non_affine(values))です。

transform_point (ポイント)

変換されたポイントを返します。

この関数は後方互換性のためにのみ保持されています。より一般的な transform方法では、点のリストと単一の点の両方を変換できます。

ポイントは length のシーケンスとして与えられinput_dimsます。変換されたポイントは、 length のシーケンスとして返され output_dimsます。

クラス matplotlib.transforms. TransformNode ( shorthand_name = None )

拠点:object

変換ツリーに参加し、その親を無効にする必要がある、または無効にする必要があるすべての基本クラス。一部の変換はバウンディング ボックスに依存して値を計算するため、これにはバウンディング ボックスなど、実際には変換ではないクラスが含まれます。

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

無効= 3

INVALID_AFFINE = 2

INVALID_NON_AFFINE = 1

__注釈__ = {}

__copy__ ( )

__dict__ = mappingproxy({'__module__': 'matplotlib.transforms', '__doc__': '\n変換ツリーに参加し、 \nその親を無効にするか無効にする必要があるすべての基本クラス。これには\nクラスが含まれます一部の変換は境界に依存するため\ n 、境界ボックスなど、実際には変換ではありません                   \n ', 'INVALID_NON_AFFINE': 1, 'INVALID_AFFINE': 2, 'INVALID': 3, ' is_affine': False , ' is_bbox': False , 'pass_through': False, '__init__': <function TransformNode.__init__>, '__getstate__': <function TransformNode.__getstate__>, '__setstate__': <function TransformNode.__setstate__>, '__copy__': <function TransformNode.__copy__>, 'invalidate': <関数TransformNode.invalidate>、'_invalidate_internal':     <関数 TransformNode._invalidate_internal>, 'set_children': <関数 TransformNode.set_children>, 'frozen': <関数 TransformNode.frozen>, '__dict__': < 'TransformNode'オブジェクトの属性 '__dict__'>, ' __weakref__ ': < 'TransformNode'オブジェクトの属性'__weakref__' >, '__annotations__': {}})

__getstate__ ( )

__init__ ( shorthand_name = None )

パラメータ:

shorthand_name str

変換の「名前」を表す文字列。str(transform)この名前は、DEBUG=Trueの場合の読みやすさを向上させる以外に意味はありません 。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__setstate__ ( data_dict )

__弱

オブジェクトへの弱い参照のリスト (定義されている場合)

冷凍( )

このトランスフォーム ノードの凍結されたコピーを返します。凍結されたコピーは、その子が変更されても更新されません。copy.deepcopy()通常使用される変換の既知の状態を格納するのに役立ちます。

無効にする( )

これTransformNodeを無効にし、その祖先の無効化をトリガーします。変換が変更されるたびに呼び出す必要があります。

is_affine =偽

is_bbox =偽

pass_through = False

pass_through が True の場合、'self' が既に無効であっても、すべての先祖は常に無効になります。

set_children ( * children )

変換の子を設定して、どの変換がこの変換を無効にできるかを無効化システムに知らせます。他の変換に依存する変換のコンストラクターから呼び出す必要があります。

クラス matplotlib.transforms. TransformWrapper (子)

拠点:Transform

単一の子変換を保持し、それと同等に機能するヘルパー クラス。

これは、トランスフォーム ツリーのノードを実行時に別のタイプのトランスフォームに置き換える必要がある場合に便利です。このクラスにより、置換によって無効化が正しくトリガーされます。

TransformWrapperインスタンスは、存続期間全体で同じ入力および出力次元を持つ必要があるため、子変換は同じ次元の別の子変換にのみ置き換えることができます。

child :Transformインスタンス。この子は、後で に置き換えることができset()ます。

__注釈__ = {}

__eq__ (その他)

self==value を返します。

__hash__ =なし

__init__ (子)

child :Transformインスタンス。この子は、後で に置き換えることができset()ます。

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

冷凍( )

このトランスフォーム ノードの凍結されたコピーを返します。凍結されたコピーは、その子が変更されても更新されません。copy.deepcopy()通常使用される変換の既知の状態を格納するのに役立ちます。

プロパティ has_inverse

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

プロパティ is_affine

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

プロパティ is_separable

bool(x) -> ブール

引数 x が true の場合は True、それ以外の場合は False を返します。組み込みの True と False は、クラス bool の 2 つのインスタンスのみです。クラス bool はクラス int のサブクラスであり、サブクラス化することはできません。

pass_through =真

pass_through が True の場合、'self' が既に無効であっても、すべての先祖は常に無効になります。

セット(子)

この変換の現在の子を別のものに置き換えます。

新しい子には、現在の子と同じ数の入力次元と出力次元が必要です。

クラス matplotlib.transforms. TransformedBbox ( bbox , transform , ** kwargs )

拠点:BboxBase

特定のBbox変換によって自動的に変換される です。子境界ボックスまたは変換のいずれかが変更されると、それに応じてこの bbox の境界が更新されます。

パラメータ:

bboxBbox

変身Transform

__注釈__ = {}

__init__ ( bbox , transform , ** kwargs )

パラメータ:

bboxBbox

変身Transform

__module__ = 'matplotlib.transforms'

__str__ ( )

str(self) を返します。

get_points ( )

クラス matplotlib.transforms. TransformedPatchPath (パッチ)

拠点:TransformedPath

TransformedPatchPathは、 の非アフィン変換されたコピーをキャッシュし ますPatch。このキャッシュされたコピーは、変換またはパッチの非アフィン部分が変更されると、自動的に更新されます。

パラメータ:

パッチPatch

__注釈__ = {}

__init__ (パッチ)

パラメータ:

パッチPatch

__module__ = 'matplotlib.transforms'

クラス matplotlib.transforms. TransformedPath (パス、変換)

拠点:TransformNode

TransformedPathは、 の非アフィン変換されたコピーをキャッシュし ますPath。このキャッシュされたコピーは、変換の非アフィン部分が変更されると自動的に更新されます。

ノート

このクラスでは、パスは不変と見なされます。パスの頂点/コードを更新しても、変換の再計算はトリガーされません。

パラメータ:

道Path

変身Transform

__注釈__ = {}

__init__ (パス、変換)

パラメータ:

道Path

変身Transform

__module__ = 'matplotlib.transforms'

get_affine ( )

get_fully_transformed_pa​​th ( )

子パスの完全に変換されたコピーを返します。

get_transformed_pa​​th_and_affine ( )

変換を完了するために必要なパスのアフィン部分とともに、変換の非アフィン部分が既に適用されている子パスのコピーを返します。

get_transformed_points_and_affine ( )

変換を完了するために必要なパスのアフィン部分とともに、変換の非アフィン部分が既に適用されている子パスのコピーを返します。とは異なり get_transformed_path_and_affine()、補間は実行されません。

matplotlib.transforms. blended_transform_factory ( x_transform , y_transform )

x_transformを使用してx軸を変換し、y_transformを使用してy軸を変換する新しい「混合」変換を作成します。

両方の子変換がアフィンである場合、ブレンドされた変換のより高速なバージョンが返されます。

matplotlib.transforms. composite_transform_factory ( a , b )

変換 a を適用してから変換 b を適用した結果である新しい複合変換を作成します。

ブレンドされた変換のショートカット バージョンは、両方の子変換がアフィンである場合、またはどちらか一方が恒等変換である場合に提供されます。

複合変換は、「+」演算子を使用して作成することもできます。例:

c = a + b

matplotlib.transforms. interval_contains ( interval , val )

間隔に指定された値が含まれるかどうかを包括的にチェックします。

パラメータ:

間隔(フロート、フロート)

間隔のエンドポイント。

値フロート

チェックする値は間隔内です。

戻り値:

ブール

valがinterval内にあるかどうか。

matplotlib.transforms. interval_contains_open ( interval , val )

エンドポイントを除外して、間隔に指定された値が含まれているかどうかを確認します。

パラメータ:

間隔(フロート、フロート)

間隔のエンドポイント。

値フロート

チェックする値は間隔内です。

戻り値:

ブール

valがinterval内にあるかどうか。

matplotlib.transforms. 非特異( vmin , vmax , expander = 0.001 , tiny = 1e-15 ,増加= True )

特異点を避けるために、必要に応じて範囲のエンドポイントを変更します。

パラメータ:

vmin、vmaxフロート

初期エンドポイント。

エキスパンダーフロート、デフォルト: 0.001

tinyに基づいて、元の間隔が小さすぎる場合にvminとvmaxが拡張される分数。

小さなフロート、デフォルト: 1e-15

エンドポイントの最大絶対値に対する間隔の比率のしきい値。間隔がこれよりも小さい場合は、拡張されます。この値は約 1e-15 以上である必要があります。そうしないと、間隔が倍精度の分解能限界に近づきます。

ブール値の増加、デフォルト: True

True の場合、vmin > vmaxの場合はvminと vmax を入れ替えます。

戻り値:

vmin、vmaxフロート

エンドポイント、必要に応じて拡張および/または交換。いずれかの入力が inf または NaN の場合、または両方の入力が 0 またはゼロに非常に近い場合は、- expander、expanderを返します。

matplotlib.transforms. offset_copy ( trans , fig = None , x = 0.0 , y = 0.0 , units = 'inch' )

オフセットが追加された新しい変換を返します。

パラメータ:

トランスTransformサブクラス

オフセットが適用される任意の変換。

fig Figure、デフォルト: なし

現在の姿。単位が「ドット」の場合は None になります。

x、y float、デフォルト: 0.0

適用するオフセット。

単位{'inches', 'points', 'dots'}, デフォルト: 'inch'

オフセットの単位。

戻り値:

Transformサブクラス

オフセットを適用して変換します。