大彭彭 发表于 2023-9-19 10:11:14

【matplotlib基础】--几何图形

除了绘制各类分析图形(比如柱状图,折线图,饼图等等)以外,matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。
这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。
matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象,
本篇抛砖引玉,介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。
其实matplitlib封装的各种现成的图形对象(柱状图,折线图,饼图等等)本质也是基于 patches 来绘制的。
1. 多边形类

多边形可以用在地理信息图表中,用来表示地理区域的边界或地理要素的形状;
也可以用来展示数据的分布区域或边界,比如用在散点图中。
几种常用的多边形绘制方式如下:
1.1. 矩形

绘制矩形用Rectangle对象。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptch

fig = plt.figure(figsize=)
ax = fig.add_subplot(111)

r1 = mptch.Rectangle(xy=(0.2, 0.3),
                     height=0.5,
                     width=0.7,
                     color="lightblue")
r2 = mptch.Rectangle(xy=(0.4, 0.6),
                     height=0.3,
                     width=0.2,
                     angle=60,
                     color="lightgreen")

ax.add_patch(r1)
ax.add_patch(r2)
plt.show()Rectangle对象的主要参数:

[*]xy:矩形的起始点,也就是左下角的点
[*]height:矩形的高
[*]width:矩形的宽,高和宽设置一样就是正方形
[*]angle:沿着起始点,逆时针旋转的角度
[*]color:矩形的颜色,默认蓝色
代码运行效果:

1.2. 任意多边形

任意多边形比较简单,给Polygon对象传入多边形的各个顶点即可。
fig = plt.figure(figsize=)
ax = fig.add_subplot(111)

#三角形
p1 = mptch.Polygon(xy=[(0.1, 0.1), (0.4, 0.1), (0.3, 0.6)],
                   color='lightblue')
#四边形
p2 = mptch.Polygon(xy=[(0.5, 0.5), (0.9, 0.5),(0.9, 0.1), (0.6, 0.2)],
                   color='lightgreen')
ax.add_patch(p1)
ax.add_patch(p2)

plt.show()Polygon对象的主要参数:

[*]xy:多边形各个顶点的列表
[*]color:多边形的颜色,默认蓝色
代码运行效果:

1.3. 正多边形

虽然用Polygon对象也可以绘制正多边形,但是需要计算各个顶点的坐标位置,很麻烦。
matplotlib提供了专门绘制正多边形的对象CirclePolygon。
fig = plt.figure(figsize=)
ax = fig.add_subplot(111)

p1 = mptch.CirclePolygon(xy=(0.3, 0.3),
                         radius=0.2,
                         resolution=6,
                         color='lightgreen')
p2 = mptch.CirclePolygon(xy=(0.6, 0.6),
                         radius=0.2,
                         resolution=8,
                         color='lightblue')
ax.add_patch(p1)
ax.add_patch(p2)

plt.show()CirclePolygon对象的主要参数:

[*]xy:正多边形的中心点坐标
[*]radius:正多边形的外接圆半径
[*]resolution:正多边形的边数
[*]color:正多边形的颜色,默认蓝色
代码运行效果:

2. 圆形类

圆形类也是使用比较多的形状。
2.1. 圆和椭圆

绘制圆和椭圆分别用Circle和Ellipse对象。
fig = plt.figure(figsize=)
ax = fig.add_subplot(111)

c = mptch.Circle(xy=(0.5, 0.5),
               radius=0.4,
               color="lightblue")
e = mptch.Ellipse(xy=(0.5, 0.5),
                  height=0.3,
                  width=0.4,
                  color="lightgreen")

ax.add_patch(c)
ax.add_patch(e)
plt.show()Circle对象的主要参数:

[*]xy:圆心坐标
[*]radius:圆的半径
[*]color:圆的颜色,默认蓝色
Ellipse对象的主要参数:

[*]xy:椭圆心坐标
[*]height:椭圆的高度
[*]width:椭圆的宽度
[*]color:椭圆的颜色,默认蓝色
**PS. **当椭圆的height和width设置一样时,椭圆就是圆了。
代码运行效果:

3. 圆弧和扇形

除了完整的圆,也可以绘制弧形(Arc对象)和扇形(Wedge对象)。
fig = plt.figure(figsize=)
ax = fig.add_subplot(111)

#圆弧
a = mptch.Arc(xy=(0.4, 0.7),
            width=0.5, height=0.5,
            angle=270,
            theta1=0, theta2=120,
            linewidth=10,
            color="lightblue")

#扇形
w = mptch.Wedge(center=(0.3, 0.5),
                r=0.2,
                theta1=30, theta2=330,
                color="lightgreen")

ax.add_patch(a)
ax.add_patch(w)
plt.show()Arc对象的主要参数:

[*]xy:圆弧的圆心坐标
[*]width:圆弧的宽度
[*]height:圆弧的高度
[*]angle:圆弧朝向的角度,逆时针旋转
[*]theta1:圆弧开始的角度,逆时针旋转
[*]theta2:圆弧结束的角度,逆时针旋转
[*]linewidth:圆弧的粗细
[*]color:圆弧的颜色,默认蓝色
PS. width和height相等时,圆弧相当于是圆的一段,不相等时,圆弧相当于是椭圆的一段。
圆弧开始的角度其实就是 angle+theta1,结束的角度是angle+theta2。
Wedge对象的主要参数:

[*]xy:扇形的圆心坐标
[*]r:扇形的半径
[*]theta1:扇形开始的角度,逆时针旋转
[*]theta2:扇形结束的角度,逆时针旋转
[*]color:扇形的颜色,默认蓝色
代码运行效果:(本来想画个鱼钩钓鱼的抽象效果的,:))

4. 箭头

箭头也是一种比较常用的图形,可用来标注和指示数据的方向或关联性,比如增长或下降趋势;
还可以用来表示数据流向或关系。
matplotlib中用Arrow对象来绘制箭头。
fig = plt.figure(figsize=)
ax = fig.add_subplot(111)

x, y, dx, dy= 0.1, 0.2, 0.2, 0.2
a1 = mptch.Arrow(x=x, y=y,
               dx=dx, dy=dy,
               width=0.2, color="lightblue")
a2 = mptch.Arrow(x=x+dx, y=y+dy,
               dx=dx, dy=dy,
               width=0.4, color="lightgreen")

ax.add_patch(a1)
ax.add_patch(a2)
plt.show()Arrow对象的主要参数:

[*]x:箭头的起点X坐标
[*]y:箭头的起点Y坐标
[*]dx:箭头的终点X坐标偏移起点X坐标的值
[*]dy:箭头的终点Y坐标偏移起点Y坐标的值
[*]width:箭头的宽度
[*]color:箭头的颜色,默认蓝色
PS. 其实就是起点坐标(x, y),终点坐标(x+dx, y+dy)。
代码运行效果:

5. 总结

几何图形是matplotlib最基本的能力,复杂花哨的分析图表归根结底都是这些基本的几何图形。
除了本篇介绍的这些,完整的patches可以参考官方文档:https://matplotlib.org/stable/api/patches_api.html


来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17713982.html
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