Matplotlib: расширенная линия над двумя контрольными точками

В matplotlib мы можем рисовать линии, используя по крайней мере 2 метода:

plt.plot

plt.plot([1,2],[1,2],color='k',marker='o')

Метод Line2D

line = lines.Line2D([0.3,0.6],[0.9,0.3],linestyle='dashed',color='k')
plt.axes().add_line(line)

Я подозреваю, что оба метода одинаковы для реализации. Но в любом случае он рисует линию точно между двумя указанными точками. Иногда мне нужно расширить линию над этими двумя точками до пределов графика. Конечно, я могу рассчитать его в виде y = ax + b, но знает ли кто-нибудь легче?

Отличный случай, если я могу просто добавить дополнительную опцию, но я не смог ее найти.

Ответ 1

После хорошего завтрака мне удалось найти способ использования numpy.

def drawLine2P(x,y,xlims):
    xrange = np.arange(xlims[0],xlims[1],0.1)
    A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
    k, b = np.linalg.lstsq(A, y)[0]
    plt.plot(xrange, k*xrange + b, 'k')

Ответ 2

Немного поздно, но я просто натолкнулся на это во время поиска. Мне также было больно, что я не смог это сделать в matplotlib, поэтому написал abline_plot. Он включает обратные вызовы для обновления 2D-линии, если пределы осей изменены.

Найдите примеры abline_plot в приведенной ниже ссылке.

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/examples/generated/example_interactions.html

Документация:

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.graphics.regressionplots.abline_plot.html#statsmodels.graphics.regressionplots.abline_plot

Реализация:

https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/graphics/regressionplots.py#L572

Изменить: более простой, который не обновляет

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import lines as mpl_lines

def slope_from_points(point1, point2):
    return (point2[1] - point1[1])/(point2[0] - point1[0])

def plot_secant(point1, point2, ax):
    # plot the secant
    slope = slope_from_points(point1, point2)
    intercept = point1[1] - slope*point1[0] 
    # update the points to be on the axes limits
    x = ax.get_xlim()
    y = ax.get_ylim()
    data_y = [x[0]*slope+intercept, x[1]*slope+intercept]
    line = mpl_lines.Line2D(x, data_y, color='red')
    ax.add_line(line)
    return ax.figure()

Ответ 3

Надеюсь, что это поможет

import matplotlib.pyplot as plt
# I am generating 2 random points, u might want to update these
x1,y1,x2,y2 = np.random.uniform(-1,1,4)
# make use of line equation to form function line_eqn(x) that generated y
line_eqn = lambda x : ((y2-y1)/(x2-x1)) * (x - x1) + y1        
# generate range of x values based on your graph
xrange = np.arange(-1.2,1.2,0.2)
# plot the line with generate x ranges and created y ranges
plt.plot(xrange, [ line_eqn(x) for x in xrange], color='k', linestyle='-', linewidth=2)