cairo
Matrix 在cairo中被广泛的用于不同坐标系统间的转换。一个 Matrix 代表一个仿射变换，例如 缩放、旋转、剪辑（shear）或以上几种的组合。点 (x, y) 的转换通过如下方式给出:
x_new = xx * x + xy * y + x0
y_new = yx * x + yy * y + y0Context 的当前转换矩阵CTX即 Matrix ，定义了从用户空间坐标到设备空间坐标的转换。
一些标准的Python操作可以被用于矩阵 matrix:
读取矩阵 Matrix 的值:
xx, yx, xy, yy, x0, y0 = matrix两个矩阵相乘:
matrix3 = matrix1.multiply(matrix2)
# or equivalently
matrix3 = matrix1 * matrix2比较两个矩阵:
matrix1 == matrix2
matrix1 != matrix2更多矩阵转换相关的内容请参考 http://www.cairographics.org/matrix_transform （译注，矩阵相关的文章 http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/8213873 ）
- param xx
仿射变换的xx组件
- type xx
float
- param yx
仿射变换的yx组件
- type yx
float
- param xy
仿射变换的xy组件
- type xy
float
- param yy
仿射变换的yy组件
- type yy
float
- param x0
仿射变换的X组件
- type x0
float
- param y0
仿射变换的Y组件
- type y0
float
使用 xx, yx, xy, yy, x0, y0 定义的仿射变换创建一个矩阵 Matrix 。仿射变换的公式如下:
x_new = xx * x + xy * y + x0
y_new = yx * x + yy * y + y0创建一个新的独立的矩阵:
matrix = cairo.Matrix()要创建一个在X和Y轴变换(translates by)tx和ty的矩阵，可以向下面这样:
matrix = cairo.Matrix(x0=tx, y0=ty)要创建一个在X和Y轴缩放(scale by)tx和ty的矩阵，可以向下面这样:
matrix = cairo.Matrix(xx=sy, yy=sy)init_rotate(radians)
- param radians
旋转的角度，单位为弧度。旋转的方向从正X轴到正Y轴为正向的角度。 再考虑到cairo中轴默认的方向，正角度为时钟旋转的方向。
- type radians
float
- returns
设置旋转角度为 radians 的新的 Matrix 。
invert()
- returns
如果 Matrix 有逆矩阵（inverse），修改 Matrix 为其逆矩阵并返回None。
- raises
如果 Matrix 没有逆矩阵触发
cairo.Error异常。
将矩阵 Matrix 转换为其逆矩阵，并不是所有的转换矩阵都有逆矩阵，如果 那么本函数会失败。 （if the matrix collapses points together (it is degenerate), then it has no inverse and this function will fail.）
multiply(matrix2)
- param matrix2
另一个矩阵
- type matrix2
cairo.Matrix
- returns
一个新的 Matrix
两个仿射矩阵 Matrix 和 matrix2 相乘。新矩阵产生的效果为先将第一个矩阵变换 Matrix 作用于坐标再 将第二个矩阵 matrix2 作用于坐标。
结果与 Matrix 或 matrix2 不相同也是可以接受的。
It is allowable for result to be identical to either Matrix or matrix2.
rotate(radians)
- param radians
旋转的角度，单位为弧度。旋转的方向从正X轴到正Y轴为正向的角度。 再考虑到cairo中轴默认的方向，正角度为时钟旋转的方向。
- type radians
float
初始化 Matrix 为一个旋转 radians 弧度的一个转换。
scale(sx, sy)
- param sx
X方向的缩放因子
- type sx
float
- param sy
Y方向的缩放因子
- type sy
float
对 Matrix 中的转换应用 sx, sy 缩放。新的转换的效果为首先以 sx 和 sy 缩放坐标， 然后对坐标应用原来的转换。
transform_distance(dx, dy)
- param dx
空间向量的X组件
- type dx
float
- param dy
空间向量的Y组件
- type dy
float
- returns
转换后的空间向量 (dx,dy)
- rtype
(float, float)
使用矩阵 Matrix 转换空间向量 (dx,dy) 。其类似于 .transform_point ，但是转换的转换组件被忽略。 （except that the translation components of the transformation are ignored.） 返回的向量是如此计算得出的:
dx2 = dx1 * a + dy1 * c
dy2 = dx1 * b + dy1 * d仿射变换是位置不变的，因此相同的向量总是转换为相同的向量。如果 (x1,y1) 转换为 (x2,y2) 那么对于所有的 x1 和 x2 (x1+dx1,y1+dy1) 会转换为 (x1+dx2,y1+dy2) 。
Affine transformations are position invariant, so the same vector always transforms to the same vector. If (x1,y1) transforms to (x2,y2) then (x1+dx1,y1+dy1) will transform to (x1+dx2,y1+dy2) for all values of x1 and x2.
transform_point(x, y)
- param x
点的X坐标
- type x
float
- param y
点的Y坐标
- type y
float
- returns
转换后的点 (x,y)
- rtype
(float, float)
使用 Matrix 转换点 (x, y) 。
translate(tx, ty)
- param tx
X方向转换的数量
- type tx
float
- param ty
Y方向转换的数量
- type ty
float
对 Matrix 的转换应用 tx, ty 转换。新的转换的效果为先以 tx 和 ty 转换坐标，再 应用原来的变换。