BboxImage デモ#

を使用しBboxImageて、バウンディングボックスに従ってイメージを配置できます。このデモでは、の境界ボックス内に画像を表示する方法と、画像text.Textの境界ボックスを手動で作成する方法を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.image import BboxImage
from matplotlib.transforms import Bbox, TransformedBbox


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

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# Create a BboxImage with Text
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txt = ax1.text(0.5, 0.5, "test", size=30, ha="center", color="w")
kwargs = dict()

bbox_image = BboxImage(txt.get_window_extent,
                       norm=None,
                       origin=None,
                       clip_on=False,
                       **kwargs
                       )
a = np.arange(256).reshape(1, 256)/256.
bbox_image.set_data(a)
ax1.add_artist(bbox_image)

# ------------------------------------
# Create a BboxImage for each colormap
# ------------------------------------
a = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, -1)
a = np.vstack((a, a))

# List of all colormaps; skip reversed colormaps.
cmap_names = sorted(m for m in plt.colormaps if not m.endswith("_r"))

ncol = 2
nrow = len(cmap_names) // ncol + 1

xpad_fraction = 0.3
dx = 1 / (ncol + xpad_fraction * (ncol - 1))

ypad_fraction = 0.3
dy = 1 / (nrow + ypad_fraction * (nrow - 1))

for i, cmap_name in enumerate(cmap_names):
    ix, iy = divmod(i, nrow)

    bbox0 = Bbox.from_bounds(ix*dx*(1 + xpad_fraction),
                             1. - iy*dy*(1 + ypad_fraction) - dy,
                             dx, dy)
    bbox = TransformedBbox(bbox0, ax2.transAxes)

    bbox_image = BboxImage(bbox,
                           cmap=cmap_name,
                           norm=None,
                           origin=None,
                           **kwargs
                           )

    bbox_image.set_data(a)
    ax2.add_artist(bbox_image)

plt.show()

参考文献

この例では、次の関数、メソッド、クラス、およびモジュールの使用が示されています。

Sphinx-Gallery によって生成されたギャラリー