axes_transform — ANNOTATE `plot` op

• データ種: なし → axes(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import annotate; annotate.axes_transform(rect, xlim, ylim, invert_y=True, xscale='linear', yscale='linear') (または opsannotate.get("axes_transform"))

使い方

データ座標 → 画素座標の対応(閉形式)を作る。

`row は下向き という画像の事実と、y は上向き` というグラフの慣習の

ずれを、この 1 か所だけで吸収する。図のコードはこの辞書を持ち回る。

px = x0 + (x - xmin)/(xmax - xmin) * (w - 1)

py = y0 + (h - 1) - (y - ymin)/(ymax - ymin) * (h - 1) # invert_y

Parameters

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rect : (x, y, w, h)

描画域(左上基準、画素)。

xlim, ylim : (lo, hi)

データ範囲。lo == hi は傾きが無限大になるので ValueError。

lo > hi(反転軸)も許す ―― 深度やランクを上下逆に描くため。

invert_y : bool

True(既定)なら `ylim[0]` が下端に来る = 普通のグラフ。

False なら画像そのままの向き(上端が `ylim[0]`)。

xscale, yscale : {'linear','log'}

`'log'` は常用対数。範囲に 0 以下が入れば ValueError

(log 軸に 0 を渡して -inf を「端」として描く図は嘘になる)。

Returns

-------

dict

`{"rect", "xlim", "ylim", "invert_y", "xscale", "yscale"}`。

Raises

------

ValueError

矩形が不正、範囲が非有限か幅ゼロ、w か h が 2 未満、

未知の scale、log 軸で範囲に 0 以下。

詳しい使い方ガイド

• figure_annotation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• dataset_conventions — 学習データセット規約の知識 — COCO / YOLO / VOC と外観検査での落とし穴

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• annotate_gallery — py -3.11 examples/annotate_gallery.py

型が繋がる次の op(`axes` を入力に取れる)

data_to_pixel · axes_frame · grid_lines · ticks · plot_series

同カテゴリ(`plot`)

data_to_pixel · nice_ticks · axes_frame · grid_lines · ticks · plot_series

*Provenance: annotate.py — ANNOTATE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

axes_transform — ANNOTATE plot op

使い方