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Python 中的 matplotlib.patches.circlepolygon 类

原文:https://www.geeksforgeeks.org/matplotlib-patches-circlepolygon-python 中的类/

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。

matplot lib.patches.circle polygon

matplotlib.patches.CirclePolygon类用于圆形面片的多边形近似。用于在xy = (x, y)处做一个半径已经提供的圆。有分辨率边的正多边形用这个圆来近似。

语法:class matplotlib.patches.circlepolygon(xy，半径=5，分辨率=20，**kwargs)

参数:

  • xy: 待画圆的原点坐标。
  • 半径:可选参数，用于设置圆的半径。默认为 5 个单位。
  • 分辨率:顾名思义是用来设置图像分辨率的。它是可选的，默认为 20。

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 matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import CirclePolygon

circle = CirclePolygon((0, 0), 
                       radius = 0.75,
                       fc = 'y')

plt.gca().add_patch(circle)

verts = circle.get_path().vertices
trans = circle.get_patch_transform()
points = trans.transform(verts)

plt.plot(points[:, 0], points[:, 1])
plt.axis('scaled')

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()

输出:

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