Python中的 Matplotlib.axes.Axes.get_transform()

Matplotlib 是一个广泛使用的 Python 可视化库，get_transform() 是 axes.Axes 类中的一个函数。函数返回包含两个属性的转换对象，这两个属性分别称为数据坐标系和绘图坐标系。

对于 matplotlib 来说，绘图坐标系是指绘图区域的坐标系，而数据坐标系是指在Axes 的数据空间中定义的坐标系。

get_transform() 函数返回一个转换变换对象，该对象可以用于从数据空间到坐标空间中的任意点应用变换。

该函数在绘制自定义对象时非常有用，因为它允许在数据坐标系和绘图坐标系之间进行自由的转换。

在下面的代码片段中，让我们了解一下 get_transform() 函数以及如何在饼图中使用它。

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['Cats', 'Dogs', 'Horses', 'Lions']
sizes = [25, 35, 30, 10]

fig1, ax1 = plt.subplots()

# 绘制饼图
wedges, texts, autotexts = ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)

# 获取数据空间和坐标空间之间的转换
trans = ax1.transData.transform
xy = []

for i, j in zip(wedges, texts):
    # 获取中心点坐标
    x, y = trans(i.center)
    xy.append((x,y))
    
    # 在饼图上添加标签
    plt.annotate(j.get_text(), xy[-1], xytext=(-20,-10), textcoords='offset points', ha='center', va='bottom', bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5),
                 arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='black', connectionstyle='arc3,rad=0'))

# 显示饼图
plt.show()

以上代码绘制了一个带注释的饼图。该代码中，get_transform() 函数得到了应用于数据空间的坐标系与坐标空间之间的变换，然后将其用于给饼图添加标签。

在代码中，我们使用了 annotate() 函数添加标签，它在 xy 参数中接受最终的标签位置，而 textcoords 参数定义应用于 xytext 的转换。

总之，对于定制图中，Matplotlib.axes.Axes.get_transform() 函数是非常有用的，它允许在数据坐标系和绘图坐标系之间自由地转换，从而使数据的可视化更加灵活。