Добавление y = x к графику разметки matplotlib, если я не отслеживал все точки данных, которые были в

Здесь некоторый код, который рассеивает график ряда разных серий, используя matplotlib, а затем добавляет строку y = x:

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.cm as cm, pylab

nseries = 10
colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, nseries))

all_x = []
all_y = []
for i in range(nseries):
    x = np.random.random(12)+i/10.0
    y = np.random.random(12)+i/5.0
    plt.scatter(x, y, color=colors[i])
    all_x.extend(x)
    all_y.extend(y)

# Could I somehow do the next part (add identity_line) if I haven't been keeping track of all the x and y values I've seen?
identity_line = np.linspace(max(min(all_x), min(all_y)),
                            min(max(all_x), max(all_y)))
plt.plot(identity_line, identity_line, color="black", linestyle="dashed", linewidth=3.0)

plt.show()

Чтобы достичь этого, мне пришлось отслеживать все значения x и y, которые попадали в график рассеяния, чтобы я знал, где identity_line должен начинаться и заканчиваться. Есть ли способ, по которому я могу получить y = x, даже если у меня нет списка всех точек, которые я построил? Я бы подумал, что что-то в matplotlib может дать мне список всех пунктов после факта, но я не смог выяснить, как получить этот список.

Ответы

Ответ 1

Вам не нужно ничего знать о ваших данных как таковых. Вы можете уйти от того, что ваш объект matplotlib Axes расскажет вам о данных.

См. ниже:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# random data 
N = 37
x = np.random.normal(loc=3.5, scale=1.25, size=N)
y = np.random.normal(loc=3.4, scale=1.5, size=N)
c = x**2 + y**2

# now sort it just to make it look like it related
x.sort()
y.sort()

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=25, c=c, cmap=plt.cm.coolwarm, zorder=10)

Здесь хорошая часть:

lims = [
    np.min([ax.get_xlim(), ax.get_ylim()]),  # min of both axes
    np.max([ax.get_xlim(), ax.get_ylim()]),  # max of both axes
]

# now plot both limits against eachother
ax.plot(lims, lims, 'k-', alpha=0.75, zorder=0)
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlim(lims)
ax.set_ylim(lims)
fig.savefig('/Users/paul/Desktop/so.png', dpi=300)

Et voilà

enter image description here