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Python 中的 Matplotlib.patches.Circle 类

原文:https://www.geesforgeks.org/matplotlib-patches-circle-in-class-python/

Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库，构建在 NumPy 数组上，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。

matplotlib.patches.Circle

matplotlib.patches.Circle类用于在给定半径的给定中心xy = (x, y)创建圆形面片。它使用贝塞尔曲线，更接近无标度圆。

语法:class matplotlib.patches.circle(xy，半径=5，**kwargs)

参数:

  • xy: 是圆心。
  • 半径:设置要画圆的半径。它的默认值是 5 个单位，并且是可选的。

下表提供了可选的有效 kwargs

财产 描述
agg_筛选器 接受(m，n，3)浮点数组和返回(m，n，3)数组的 dpi 值的筛选函数
希腊字母的第一个字母 浮动或无
愉快的 弯曲件
抗锯齿或 aa 未知的
帽式 { '对接'，'圆形'，'突出' }
剪辑盒 Bbox
剪辑 _on 弯曲件
剪辑路径 [(路径，转换)|补丁|无]
颜色 rgba 元组的颜色或序列
包含 请求即付的
edgecolor 或 ec 或 edgecolors 颜色或无或“自动”
facecolor 或 fc 或 facecolors 颜色或无
数字 数字
充满 弯曲件
眩倒病 潜艇用热中子反应堆（submarine thermal reactor 的缩写）
舱口 {'/'，' \ '，' | '，'-'，'+'，' x '，' O '，' O '，' ', '*'}
in_布局 弯曲件
连接样式 { '斜接'，'圆形'，'斜角' }
生活方式 {'-', '–', '-.'，':'，"，(偏移量，开-关-序列)，…}
线宽 浮动或无
路径效果 抽象路径效应
采摘者 无、布尔、浮点或可调用
路径效果 抽象路径效应
采摘者 浮动或可调用[[艺术家，事件]，元组[布尔，字典]]
光栅化 布尔或无
草图_参数 (比例:浮动，长度:浮动，随机性:浮动)
突然的 布尔或无
改变 matplotlib.transforms.transform
全球资源定位器(Uniform Resource Locator) 潜艇用热中子反应堆（submarine thermal reactor 的缩写）
看得见的 弯曲件
更糟 漂浮物

例 1:

import numpy as np
from matplotlib.patches import Circle
from matplotlib.collections import PatchCollection
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import animation

fig, ax = plt.subplots()

patches = []
# create circles with random sizes 
# and locations
N = 12 # number of circles
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
radii = 0.1 * np.random.rand(N)
for x1, y1, r in zip(x, y, radii):
    circle = Circle((x1, y1), r)
    patches.append(circle)

# add these circles to a collection
p = PatchCollection(patches, cmap = cm.prism, alpha = 0.4)
ax.add_collection(p)

def animate(i):

    # random index to color map
    colors = 100 * np.random.rand(len(patches))

    # set new color colors
    p.set_array(np.array(colors))
    return p,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate,
                              frames = 50, interval = 50)

plt.show()

输出:

例 2:

import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib.patches import Circle, Wedge, Polygon, Ellipse
from matplotlib.collections import PatchCollection
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as matpatches

fig, ax = plt.subplots(figsize =(8, 8))
patches = []

circle = Circle((2, 2), 2)
patches.append(circle)

polygon = matpatches.PathPatch(patches[0].get_path())
patches.append(polygon)

colors = 2 * np.random.rand(len(patches))
p = PatchCollection(patches,
                    cmap = matplotlib.cm.jet,
                    alpha = 0.4)

p.set_array(np.array(colors))
ax.add_collection(p)

plt.axis([-10, 10, -10, 10])

plt.show()

contain2 = patches[0].get_path().contains_points([[0.5, 0.5], 
                                                  [1.0, 1.0]])
contain3 = patches[0].contains_point([0.5, 0.5])
contain4 = patches[0].contains_point([1.0, 1.0])

输出:

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