matplotlib에서 기울기와 절편을 기준으로 선을 추가 하시겠습니까?

Question

R에는 절편 (첫 번째 인수) 기울기 (두 번째 인수)의 지정에 따라 플롯에서 선을 그릴 수있는 abline이라는 함수가 있습니다. 예를 들어,

plot(1:10,1:10) 
abline(0,1) 

여기서 절편이 0이고 기울기가 1 인 줄은 그림의 전체 범위에 걸쳐 있습니다. 이러한 기능이 matplotlib.pyplot에 있습니까?

Answer 1

(intercept, slope)이 (0, 1) 인 경우 다음과 같은 기능을 사용하여 다른 기울기 및 절편을 수용 할 수 있다고 가정하지만 축 제한이 변경되거나 자동 크기 조절이 다시 켜지면 다시 조정되지 않습니다.

def abline(): 
    gca = plt.gca() 
    gca.set_autoscale_on(False) 
    gca.plot(gca.get_xlim(),gca.get_ylim()) 

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.scatter(range(10),range(10)) 
abline() 
plt.draw() 

Answer 2

나는 콜백에 의지하지 않고 그것을 할 수있는 방법을 알아낼 수 없었다,하지만이 꽤 잘 작동하는 것 같다.

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 


class ABLine2D(plt.Line2D): 

    """ 
    Draw a line based on its slope and y-intercept. Additional arguments are 
    passed to the <matplotlib.lines.Line2D> constructor. 
    """ 

    def __init__(self, slope, intercept, *args, **kwargs): 

     # get current axes if user has not specified them 
     if not 'axes' in kwargs: 
      kwargs.update({'axes':plt.gca()}) 
     ax = kwargs['axes'] 

     # if unspecified, get the current line color from the axes 
     if not ('color' in kwargs or 'c' in kwargs): 
      kwargs.update({'color':ax._get_lines.color_cycle.next()}) 

     # init the line, add it to the axes 
     super(ABLine2D, self).__init__([], [], *args, **kwargs) 
     self._slope = slope 
     self._intercept = intercept 
     ax.add_line(self) 

     # cache the renderer, draw the line for the first time 
     ax.figure.canvas.draw() 
     self._update_lim(None) 

     # connect to axis callbacks 
     self.axes.callbacks.connect('xlim_changed', self._update_lim) 
     self.axes.callbacks.connect('ylim_changed', self._update_lim) 

    def _update_lim(self, event): 
     """ called whenever axis x/y limits change """ 
     x = np.array(self.axes.get_xbound()) 
     y = (self._slope * x) + self._intercept 
     self.set_data(x, y) 
     self.axes.draw_artist(self) 

Answer 3

나는이 질문이 몇 년 전임을 알고 있지만, 받아 들일 수있는 대답이 없으므로, 저에게 도움이되는 것을 추가 할 것입니다.

그래프에 값을 플롯 한 다음 원래 그래프 위에 가장 잘 맞는 선과 플롯의 좌표에 대한 다른 값 집합을 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드를 참조하십시오 이러한 솔루션의 많은 데이터를 맞는 플롯에 줄을 추가에 초점을 맞추고있다

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

# Some dummy data 
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 
y = [1, 3, 3, 2, 5, 7, 9] 

# Find the slope and intercept of the best fit line 
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) 

# Create a list of values in the best fit line 
abline_values = [slope * i + intercept for i in x] 

# Plot the best fit line over the actual values 
plt.plot(x, y, '--') 
plt.plot(x, abline_values, 'b') 
plt.title(slope) 
plt.show() 

Answer 4

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
Y = np.array([1.1,1.9,3.0,4.1,5.2,5.8,7]) 

scatter (X,Y) 
slope, intercept = np.polyfit(X, Y, 1) 
plot(X, X*slope + intercept, 'r') 

Answer 5

. 다음은 기울기와 절편을 기반으로 플롯에 임의의 선을 추가하는 간단한 솔루션입니다.

def abline(slope, intercept): 
    """Plot a line from slope and intercept""" 
    axes = plt.gca() 
    x_vals = np.array(axes.get_xlim()) 
    y_vals = intercept + slope * x_vals 
    plt.plot(x_vals, y_vals, '--')