我正在尝试在 matplotlib 中为散点图创建自定义标记，其中标记是具有固定高度和变化宽度的矩形。每个标记的宽度是 y 值的函数。我尝试过这样使用这段代码作为模板并假设如果给定 verts 一个 N 二维元组的列表，它会绘制具有相应第一个值的宽度和第二个值的高度的矩形（也许这已经是错误的，但是我还能如何实现这一点？）。
我有一个 x 和 y 值列表，每个值都包含以度为单位的角度。然后，我计算每个标记的宽度和高度
field_size = 2.
symb_vec_x = [(field_size / np.cos(i * np.pi / 180.)) for i in y]
symb_vec_y = [field_size for i in range(len(y))]
并构建 verts 列表并绘制所有内容
symb_vec = list(zip(symb_vec_x, symb_vec_y))
fig = plt.figure(1, figsize=(14.40, 9.00))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
sc = ax.scatter(ra_i, dec_i, marker='None', verts=symb_vec)
但生成的图是空的，但是没有错误消息。谁能告诉我定义顶点时做错了什么以及如何正确执行？ 谢谢！
如前所述，需要删除 'marker='None' ，然后指定带有顶点的矩形的适当方法类似于
verts = list(zip([-10.,10.,10.,-10],[-5.,-5.,5.,5]))
ax.scatter([0.5,1.0],[1.0,2.0], marker=(verts,0))
顶点定义为([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4])所以必须注意哪些有负号等。
这个 (verts,0) 在文档中提到为
为了向后兼容，形式 (verts, 0) 也被接受， 但它相当于verts用于给出一组原始顶点 定义形状。
但是我发现只使用verts没有给出正确的形状。
要自动化该过程，您需要执行类似的操作
v_val=1.0
h_val=2.0
verts = list(zip([-h_val,h_val,h_val,-h_val],[-v_val,-v_val,v_val,v_val]))
import pylab as py
ax = py.subplot(111)
v_val=1.0
h_val=2.0
verts = list(zip([-h_val,h_val,h_val,-h_val],[-v_val,-v_val,v_val,v_val]))
ax.scatter([0.5,1.0],[1.0,2.0], marker=(verts,0))
*
edit
所以你需要为每种情况手动创建一个vert。这显然取决于您希望矩形如何点对点更改。这是一个例子
import pylab as py
ax = py.subplot(111)
def verts_function(x,y,r):
# Define the vertex's multiplying the x value by a ratio
x = x*r
y = y
return [(-x,-y),(x,-y),(x,y),(-x,y)]
n=5
for i in range(1,4):
ax.scatter(i,i, marker=(verts_function(i,i,0.3),0))
py.show()
所以在我的简单例子中，我绘制点 i,i 并在它们周围绘制矩形。指定顶点标记的方式并不直观。在文档描述如下：
verts：用于路径顶点的 (x, y) 对列表。的中心 标记位于 (0,0) 且大小已标准化，使得 创建的路径被封装在单元格内。
因此，以下内容是等效的：
vert = [(-300.0, -1000), (300.0, -1000), (300.0, 1000), (-300.0, 1000)]
vert = [(-0.3, -1), (0.3, -1), (0.3, 1), (-0.3, 1)]
例如，他们将产生相同的标记。因此，我使用了一个比率，这就是您需要投入工作的地方。 r 的值（比率）将改变哪个轴保持不变。
这一切都变得非常复杂，我相信一定有更好的方法来做到这一点。