mpl_toolkits.axisartist.angle_helper.ExtremeFinderCycle#
- class mpl_toolkits.axisartist.angle_helper.ExtremeFinderCycle(nx, ny, lon_cycle=360.0, lat_cycle=None, lon_minmax=None, lat_minmax=(-90, 90))[source]#
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此子类处理一个或两个坐标应取模 360，或被限制在特定范围内的情形。
- 参数:
- nx, nyint
每个方向的样本数。
- lon_cycle, lat_cycle360 或 None
如果不是 None，对应方向上的值将取模 lon_cycle 或 lat_cycle；理论上这可以是任何数字，但实现实际上假定它是 360（如果不是 None）；其他值将产生无意义的结果。
这是通过“展开”变换后的网格坐标来实现的，使跳跃小于半个周期；然后将跨度标准化为不超过一个完整周期。
例如，如果值在 [0, 2] 和 [358, 360] 区间的并集中（通常是模 360 测量的角度），则第二个区间中的值会被归一化为 [-2, 0]，而不是让值现在覆盖 [-2, 2]。如果值在 [5, 1000] 的范围内，则会归一化为 [5, 365]。
- lon_minmax, lat_minmax(float, float) 或 None
如果不是 None，计算出的边界框将裁剪到对应方向上的给定范围。
- __call__(transform_xy, x1, y1, x2, y2)[source]#
通过将 transform_xy 应用于由
(x1, y1, x2, y2)界定的框，计算所得边界框的近似值。预期用途是使
(x1, y1, x2, y2)处于轴坐标中，并使 transform_xy 为从轴坐标到数据坐标的变换；此方法然后返回跨越实际轴的数据坐标范围。计算方法是：在
(x1, y1, x2, y2)框中均匀采样nx * ny个点，并找到具有极端坐标的结果点；然后添加一些填充以考虑有限采样。由于每个采样步骤覆盖 1/nx 或 1/ny 的相对范围，因此填充是通过将极端坐标所覆盖的范围扩展这些分数来计算的。
