在ipython Notebook中向matplotlib图添加任意行

我对python / matplotlib以及通过ipython笔记本使用它都比较陌生。我正在尝试向现有图形添加一些注释线，但无法弄清楚如何在图形上呈现这些线。因此，例如，如果我绘制以下内容：

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")

我得到以下图：

那么，如何添加一条从（70,100）到（70,250）的垂直线？从（70,100）到（90,200）的对角线呢？

我尝试了几件事，Line2D()但除了困惑之外，没有其他事情。在这里，R我将简单地使用segments（）函数添加线段。有对应的matplotlib吗？

您可以通过向plot命令提供相应的数据（线段的边界）来直接绘制所需的线：

plot([x1, x2], [y1, y2], color='k', linestyle='-', linewidth=2)

（当然，您可以选择颜色，线宽，线型等）

从您的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.plot([70, 70], [100, 250], 'k-', lw=2)

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.plot([70, 90], [90, 200], 'k-')

plt.show()

对于新来者来说还不算太晚。

plt.axvline(x, color='r')

它也使用ymin和ymax取y的范围。

使用vlines：

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")
vlines(70,100,250)

基本的呼叫签名是：

vlines(x, ymin, ymax)
hlines(y, xmin, xmax)

Matplolib现在允许OP寻求“注释行”。该annotate()功能允许多种形式的连接路径，无头箭和无尾箭就是其中之一。

ax.annotate("",
            xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
            xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
            arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                      connectionstyle="arc3, rad=0"),
            )

它在文档中说您只能绘制带有空字符串的箭头作为第一个参数。

从OP的示例中：

%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.annotate("",
              xy=(70, 90), xycoords='data',
              xytext=(90, 200), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

plt.show()

就像gcalmettes答案中的方法一样，您可以选择颜色，线宽，线型等。

这是对部分代码的更改，将使两个示例行之一变为红色，更宽且并非100％不透明。

# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              edgecolor = "red",
                              linewidth=5,
                              alpha=0.65,
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

您还可以通过调整来将曲线添加到连接线connectionstyle。

而不是滥用plot或annotate，这将是低效的多条线路，则可以使用matplotlib.collections.LineCollection：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")

# Takes list of lines, where each line is a sequence of coordinates
l1 = [(70, 100), (70, 250)]
l2 = [(70, 90), (90, 200)]
lc = LineCollection([l1, l2], color=["k","blue"], lw=2)

plt.gca().add_collection(lc)

plt.show()

它采用行列表[l1, l2, ...]，其中每行是N个坐标的序列（N可以大于两个）。

标准格式设置关键字可用，可以接受一个值（在这种情况下该值适用于每一行），也可以接受一个序列M values（在这种情况下，第i行的值是）values[i % M]。