获取 matplotlib / cartopy 轮廓自动 label 坐标

Question

如何在下面的示例中检索自动确定的轮廓 label 坐标？

文档中的matplotlib 示例

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


delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2

fig, ax = plt.subplots()
CS = ax.contour(X, Y, Z)
CS_labels = ax.clabel(CS, inline=True, fontsize=10)
ax.set_title('Simplest default with labels')

我想做类似的事情

label_locations = CS_labels.get_label_coords()

这样我就可以从自动选择的集合开始并根据需要手动修改。 这在处理地理空间坐标中的标签时特别有用。

更新：
swatchai 提供的解决方案适用于 matplotlib 和 cartopy。

for txobj in CS.labelTexts:
    pos = txobj.get_position()
    txt = txobj.get_text()
    print(pos, txt)

Label 位置最好从CS object 检索，而不是CS_labels object。

笔记：
tdy 的解决方案仅适用于 matplotlib，但在使用 cartopy GeoAxes 时无效，因为ax.clabel()为CS_labels返回'NoneType' ，因此无法以这种方式访问CS_labels[0].get_position() 。

Answer 1

如果我理解正确，你可以使用这个：

label_locations = [label.get_position() for label in CS_labels]

# [( 0.9499999999999864,   0.5360418495133943),
#  ( 1.8999999999999821,   1.755885999331959),
#  ( 0.15000000000000968,  0.8499999999999899),
#  (-0.9000000000000075,  -0.75588599933193),
#  ( 0.4135112591682213,   0.124999999999992),
#  (-0.42169775490495853, -0.2750000000000066)]

Answer 2

对于 cartopy，创建轮廓标签后，您可以通过以下方式访问标签

CS.labelTexts  #CS is contour_collection set

这是演示所有步骤的可运行代码。

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy
import numpy as np

delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)*20
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)*20
Z = (Z1 - Z2) * 2

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

CS = ax.contour(X, Y, Z)

ax.clabel(
    CS,
    colors=['black'],
    manual=False,
    inline=True,
    fmt=' {:.0f} '.format
)

ax.set_extent([-3,3,-2,3])
ax.gridlines(draw_labels=True)
plt.show()

列出轮廓 label 文本：-

CS.labelTexts

Output：

[Text(1.003030188944607, 0.7749999999999897, ' -30 '),
 Text(1.4249999999999843, 1.7059169688922102, ' -20 '),
 Text(0.30880609807150927, 0.9499999999999895, ' -10 '),
 Text(0.6000000000000081, 0.3999999999999915, ' 0 '),
 Text(-0.7000000000000091, -0.9440944811557408, ' 10 '),
 Text(-0.12500000000001066, -0.8102372655970758, ' 20 '),
 Text(-0.050000000000010925, 0.24709487906649752, ' 30 ')]

要打印 position 和每个 label 的文本：-

for txobj in CS.labelTexts:
    pos = txobj.get_position()
    txt = txobj.get_text()
    print(pos, txt)

output：

(1.003030188944607, 0.7749999999999897)  -30 
(1.4249999999999843, 1.7059169688922102)  -20 
(0.30880609807150927, 0.9499999999999895)  -10 
(0.6000000000000081, 0.3999999999999915)  0 
(-0.7000000000000091, -0.9440944811557408)  10 
(-0.12500000000001066, -0.8102372655970758)  20 
(-0.050000000000010925, 0.24709487906649752)  30 

如果要操作每个标签，通常使用方法.set_text()和.set_position() 。