在两个独立的一维图之间绘制连接点

Question

作为标题，我正在致力于时间序列对齐，而可视化的对齐结果是需要的。

为此，我想画线连接“锚点”所产生的对齐算法。

np.random.seed(5)
x = np.random.rand(10)      # time-series 1
y = np.random.rand(20)      # time-series 2
ap = np.array(([0, 4,  9],  # the anchor points
               [0, 9, 19]))

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax1.plot(x, 'r')
ax2.plot(y, 'g')

示例中的锚点ap指定两个时间序列的索引和y之间的一对一“映射”，即x[0]对应于y[0]；x[4]对应于y[9]；以及x[9]到y[19]。目标是在两个单独的图之间画线，以显示对齐的结果。

Answer 1

要连接matplotlib中的两个子图，可以使用ConnectionPatch。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import ConnectionPatch

np.random.seed(5)
x = np.random.rand(21)      # time-series 1
y = np.random.rand(21)      # time-series 2
ap = np.array(([0, 5, 10],  # the anchor points
               [0,10, 20]))

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax1.plot(x, 'r')
ax2.plot(y, 'g')

ls = ["-","--"]
c = ["gold", "blue"]

for i, row in enumerate(ap):
    for j, ind in enumerate(row):
        px = (ind, x[ind])
        py = (ind, y[ind])
        con = ConnectionPatch(py,px, coordsA="data", coordsB="data",
                      axesA=ax2, axesB=ax1, linestyle=ls[i], color=c[i])
        ax2.add_artist(con)

plt.show()

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Answer 2

由于@ImportanceOfBeingErnest，我识别了OP中的错误，并在两个不同长度的系列之间实现了连接索引：

np.random.seed(5)
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(20)
ap = np.array(([0, 4, 9],
               [0,9, 19]))

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212, sharex=ax1)
ax1.plot(x, 'r')
ax2.plot(y, 'g')

plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)

for j in ap.T:

    ax1.axvline(x=j[0], linestyle='--', color='k')
    ax2.axvline(x=j[1], linestyle='--', color='k')

    x_ind = (j[0], ax1.get_ylim()[0])
    y_ind = (j[1], ax2.get_ylim()[1])

    con = ConnectionPatch(y_ind, x_ind, coordsA="data", coordsB="data",
                          axesA=ax2, axesB=ax1, linewidth='1.5')

    ax2.add_artist(con)

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我知道这不是话题，但如何进一步截断空白部分，使x轴的范围与信号长度相适应，同时保持两个信号长度的实际比值？虽然sharex=ax1显示了信号长度的比例，但顶部图形右侧的空白部分是令人讨厌的。