Matplotlib: расширенная линия более 2 контрольных точек

Question

В Matplotlib можно рисовать линии, используя по меньшей мере 2 метода:

1. plt.plot

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

2. 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 в реализации курса. 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?

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

Answer 1

После хорошего обеда я смог найти способ, используя 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') 

Answer 2

Немного поздно на это, но я просто натолкнулся на это, пока искал. 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.

Поиск примеров abline_plot по 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

Edit: Более простой один, 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() 

Answer 3

Надеется, что это помогает

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)