本文系统阐述了在Python绘图中实现坐标变换的路径：利用Matplotlib变换栈（transData/transAxes等）管理参考系，借助尺度变换与secondary_axis完成对数、对称对数与函数映射，使用Affine2D和blended transform实现几何与像素级定位，结合twinx/twiny和inverted支持多轴与交互拾取，并通过polar与Cartopy进行投影坐标处理；文末归纳了性能优化、协作治理与未来趋势。===

本文系统回答“Python如何拆分笛卡尔坐标”：从元组/列表解包与字典访问入手，在批量场景使用NumPy切片与Pandas列拆分实现向量化处理；字符串来源通过正则、CSV与JSON解析提取分量，并结合极坐标、球坐标与向量分解完成后续几何计算。核心建议是统一数据类型、向量化优先与健壮解析，在工程落地中以管道化与测试保证质量，并在协作场景下将坐标处理任务纳入项目管理如PingCode，以提升可维护性与可追溯性。

本文系统阐述用Python处理图中坐标的完整路径，覆盖数据坐标、像素坐标与地理坐标三层语义，以及坐标变换、注释与交互拾取的核心方法。重点介绍Matplotlib的transforms双向变换、OpenCV的像素级事件与特征提取、GeoPandas/pyproj的CRS转换，并给出工程化的坐标治理、测试与部署建议。文中强调DPI与缩放陷阱、误差传播与跨平台差异，提出性能优化与安全合规方案，并展望WebGPU与AI在坐标识别中的融合应用，帮助读者在科研、可视化与图像处理场景中精准、可复现地获取与标注坐标。

本文系统回答了“Python 如何改变图形坐标”：基础上用 xlim/ylim、对数/对称对数比例、invert 反转与 set_aspect 控制视窗与标尺；高级上用 Matplotlib transforms（数据/轴/图形/像素）与 secondary axis 精准定位；交互上通过 Plotly 动态更新坐标；地理上以 pyproj/cartopy 实施 CRS 投影变换；图像上用 extent/origin 理顺像素到数据坐标映射。并从工程实践出发，给出统一规范、测试与协作建议。