如何按角度旋轉python / numpy中的一維線圖數組？

Question

我想水平旋轉折線圖。 到目前為止，我有目標角度，但我無法旋轉圖形陣列（印跡中的藍色圖形）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [5, 6.5, 7, 8, 6, 5, 3, 4, 3, 0]
y = range(len(x))
best_fit_line = np.poly1d(np.polyfit(y, x, 1))(y)

angle = np.rad2deg(np.arctan2(y[-1] - y[0], best_fit_line[-1] - best_fit_line[0]))
print("angle: " + str(angle))

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x)
plt.plot(best_fit_line, "--", color="r")
plt.show()

數組的目標計算應該是這樣的（請忽略紅線）：

如果你有什么建議，請告訴我。 謝謝。

Answer 1

這個問題非常有幫助，尤其是@Mr Tsjolder 的回答。 根據您的問題，我必須從您計算的角度中減去 90 以獲得您想要的結果：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import transforms

x = [5, 6.5, 7, 8, 6, 5, 3, 4, 3, 0]
y = range(len(x))
best_fit_line = np.poly1d(np.polyfit(y, x, 1))(y)

angle = np.rad2deg(np.arctan2(y[-1] - y[0], best_fit_line[-1] - best_fit_line[0]))
print("angle: " + str(angle))

plt.figure(figsize=(8, 6))

base = plt.gca().transData
rotation = transforms.Affine2D().rotate_deg(angle - 90)

plt.plot(x, transform = rotation + base)
plt.plot(best_fit_line, "--", color="r", transform = rotation + base)

---

追問：如果我們只需要旋轉點的數值怎么辦？

那么 matplotlib 方法仍然有用。 從我們上面介紹的rotation object中，matplotlib可以提取出變換矩陣，我們可以用它來變換任意一點：

# extract transformation matrix from the rotation object
M = transforms.Affine2DBase.get_matrix(rotation)[:2, :2]

# example: transform the first point
print((M * [0, 5])[:, 1])

[-2.60096617 4.27024297]

切片是為了得到我們感興趣的尺寸，因為旋轉只發生在 2D 中。 您可以看到原始數據中的第一個點已轉換為 (-2.6, 4.3)，這與我上面旋轉圖的 plot 一致。

通過這種方式，您可以旋轉任何您感興趣的點，或者編寫一個循環來捕捉它們。

Answer 2

如果您想使用 matplotlib 旋轉圖形，Arne 的 awnser 是完美的選擇。 如果沒有，你可以看看這段代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def rotate_vector(data, angle):
    # source: 
    # https://datascience.stackexchange.com/questions/57226/how-to-rotate-the-plot-and-find-minimum-point    
    # make rotation matrix
    theta = np.radians(angle)
    co = np.cos(theta)
    si = np.sin(theta)
    rotation_matrix = np.array(((co, -si), (si, co)))
    # rotate data vector
    rotated_vector = data.dot(rotation_matrix)
    return rotated_vector


x = [5, 6.5, 7, 8, 6, 5, 3, 4, 3, 0]
y = range(len(x))
best_fit_line = np.poly1d(np.polyfit(y, x, 1))(y)

angle = np.rad2deg(np.arctan2(y[-1] - y[0], best_fit_line[-1] - best_fit_line[0]))
print("angle:", angle)

# rotate blue line
d = np.hstack((np.vstack(y), np.vstack(x)))
xr = rotate_vector(d, -(angle - 90))

# rotate red line
dd = np.hstack((np.vstack(y), np.vstack(best_fit_line)))
xxr = rotate_vector(dd, -(angle - 90))

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(xr[:, 1]) # or plt.plot(xr[:, 0], xr[:, 1])
plt.plot(xxr[:, 1], "--", color="r")
plt.show()