Как ориентировать объекты топора matplotlib для последовательного построения графика вдоль линии временной последовательности (affine_transform, mtransform)?

Ответ 1

Хитрость заключается в том, чтобы создавать изображения каждого "графика" и отображать их на одной и той же "оси". В соответствии с примером, приведенным в документации: https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/images_contours_and_fields/affine_image.html

import numpy
from matplotlib import pyplot
from matplotlib import transforms
from PIL import Image

fig, ax = pyplot.subplots()

for i in range(5):
    data = numpy.random.rand(4,4)
    im = ax.imshow(data, extent=[0, 10, 0, 4])
    transform = transforms.Affine2D().skew_deg(0, 30).scale(0.5, 1).translate(5*i,0)
    trans_data = transform + ax.transData
    im.set_transform(trans_data)
    ax.set_ylim(0,10)
    ax.set_xlim(0,25)

pyplot.show()

Это, очевидно, использует случайные данные, которые вам придется заменить вашими тепловыми картами, и повозиться с преобразованиями и т.д.

Чтобы немного это обобщить, нам нужно создать образ "фигуры". Это может быть сделано очень неуклюже с помощью такой функции, как:

def create_plot_img():
    f, ax = pyplot.subplots()
    x = numpy.arange(4)
    y = numpy.random.rand(4)
    ax.plot(x,y, )
    f.canvas.draw()
    w,h = f.canvas.get_width_height()
    arr = numpy.fromstring(f.canvas.tostring_argb(), dtype=numpy.uint8)
    arr.shape = (w,h,4)
    arr = numpy.roll(arr, 3, axis = 2)
    return Image.frombytes( "RGBA", (w,h), arr.tostring())

Опять же, для того, чтобы он соответствовал вашим потребностям, потребуется много доработок.

ОБНОВЛЕНИЕ: Первые четыре строки функции 'create_plot_img' в этом примере являются просто общим кодом для создания очень простого линейного графика со случайными данными. Это может быть заменено любым графиком/разбросом /3D-графиком/т.п. Matplotlib.

Чтобы использовать это в основном коде (первый блок кода), просто измените строку:

data = numpy.random.rand(4,4)

в:

data = create_plot_img()

ОБНОВЛЕНИЕ # 2: Полный код для построения примера приведен в комментариях ниже:

import numpy
from matplotlib import pyplot
from matplotlib import transforms
from PIL import Image

def create_plot_img(i):
    f, ax = pyplot.subplots()
    x = numpy.random.RandomState(i).normal(size=50)
    y = x**2
    ax.plot(x,y, )
    f.canvas.draw()
    w,h = f.canvas.get_width_height()
    arr = numpy.fromstring(f.canvas.tostring_argb(), dtype=numpy.uint8)
    arr.shape = (w,h,4)
    arr = numpy.roll(arr, 3, axis = 2)
    return Image.frombytes( "RGBA", (w,h), arr.tostring())    

fig, ax = pyplot.subplots()

for i in range(5):
    data = create_plot_img(i)
    im = ax.imshow(data, extent=[0, 10, 0, 4])
    transform = transforms.Affine2D().skew_deg(0, 30).scale(0.5,1).translate(5*i,0)
    trans_data = transform + ax.transData
    im.set_transform(trans_data)
    ax.set_ylim(0,10)
    ax.set_xlim(0,25)
pyplot.show()