矩形线条绘制在python

Question

我想就在与矩形线条的Python matplotlib阴谋喜欢这一个：

可悲的是，我不知道如何把这种情节的（我photoshoped这个一起，它有点像棒图但旋转了90度），因此我的谷歌搜索是一个失败的案例。我的数据集是这样的：

y x 
    1.0 1.0 
    0.6 2.3 
    0.3 3.3 
    0.1 1.4 
-0.4 2.1 
-0.6 3.8 
-0.8 0.9 
-1.0 

我已经把x和y成两个变量列表。基本上x的值应该在当前值和下一个y值之间绘制（比较图片和示例中的值）。

Answer 1

您可以使用"steps-" linestyle进行绘图，（"steps-pre","steps-post"，"steps-mid"）。这些决定了坐标是否意味着表示线的开始，中间和结束。

step = plt.plot(y,x, linestyle="steps-pre") 

一些完整的例子：

u = u"""y x 
    1.0 1.0 
    0.6 2.3 
    0.3 3.3 
    0.1 1.4 
-0.4 2.1 
-0.6 3.8 
-0.8 0.9 
-1.0 0""" 

import io 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

y,x = np.genfromtxt(io.StringIO(u),skip_header=1, unpack=True) 

step = plt.plot(x,y, linestyle="steps-pre") 

plt.show() 

Answer 2

你应该尝试matplolib.path，试试下面的代码

import matplotlib.path as mpath 
import matplotlib.pyplot as plt 
fig, ax = plt.subplots() 

Path = mpath.Path 
path_data = [ 
    (Path.MOVETO, (1.58, -2.57)), 
    (Path.CURVE4, (0.35, -1.1)), 
    (Path.CURVE4, (-1.75, 2.0)), 
    (Path.CURVE4, (0.375, 2.0)), 
    (Path.LINETO, (0.85, 1.15)), 
    (Path.CURVE4, (2.2, 3.2)), 
    (Path.CURVE4, (3, 0.05)), 
    (Path.CURVE4, (2.0, -0.5)), 
    (Path.CLOSEPOLY, (1.58, -2.57)), 
    ] 

codes, verts = zip(*path_data) 
path = mpath.Path(verts, codes) 

# plot control points and connecting lines 
x, y = zip(*path.vertices) 
line, = ax.plot(x, y, 'go-') 

ax.grid() 
ax.axis('equal') 
plt.show() 

你会得到的路径如何工作的基本了解，然后修改你的顶点绘制自己的图形。欲了解更多信息，请参考以下链接： https://matplotlib.org/api/path_api.html#module-matplotlib.path

Answer 3

如果您想使用plt.plot，还可以添加额外的顶点。因此，而不是：

x = [1.0, 2.3, 3.3, 1.4, 2.1, 3.8, 0.9] 
y = [1.0, 0.6, 0.3, 0.1, -0.4, -0.6, -0.8] 

做

new_x = [1.0, 1.0, 2.3, 2.3, 3.3, 3.3, 1.4, 1.4, 2.1, 2.1, 3.8, 3.8, 0.9] 
new_y = [1.0, 0.6, 0.6, 0.3, 0.3, 0.1, 0.1, -0.4, -0.4, -0.6, -0.6, -0.8, -0.8] 

给你：

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot(new_x, new_y) 

当然，你可能会注意到，我们只是重复的x值两次（删除最后一个值）和两次（w。）两次（y）第i个去除第一值），这样一种简单的方法来转换x到new_x并y到new_y与纯Python是：

new_x = [a for a in x for _ in range(2)][:-1] 
new_y = [a for a in y for _ in range(2)][1:] 

它将使用itertools或np.repeat是更清洁。