Matplotlib.patches.PathPatch en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia.

matplotlib.patches.PathPatch

La matplotlib.patches.PathPatchclase utilizada para dibujar un parche de ruta de policurva general.

Sintaxis: class matplotlib.patches.PathPatch(ruta, **kwargs)

Parámetro:

  • ruta: la ruta es un matplotlib.path.Pathobjeto.

Las siguientes tablas dan la lista de argumentos kwargs válidos:

PROPIEDAD DESCRIPCIÓN
filtro_agg una función de filtro que toma una array flotante (m, n, 3) y un valor de ppp que devuelve una array (m, n, 3)
alfa flotante o Ninguno
animado bool
suavizado o aa desconocido
capstyle {‘trasero’, ‘redondo’, ‘proyectado’}
clip_box Bbox
clip_en bool
clip_path [(Ruta, Transformar)|Parche|Ninguno]
color color o secuencia de tuplas rgba
contiene invocable
edgecolor o ec o edgecolors color o Ninguno o ‘auto’
color de cara o fc o colores de cara color o ninguno
figura figura
llenar bool
Gid calle
escotilla {‘/’, ‘\’, ‘|’, ‘-‘, ‘+’, ‘x’, ‘o’, ‘O’, ‘.’, ‘*’}
en_diseño bool
estilo de unión {‘inglete’, ‘redondo’, ‘bisel’}
estilo de línea o ls {‘-‘, ‘–’, ‘-.’, ‘:’, ”, (desplazamiento, on-off-seq), …}
ancho de línea o anchos de línea o lw flotante o Ninguno
efectos_ruta ResumenRutaEfecto
recogedor Ninguno o bool o flotante o invocable
efectos_ruta ResumenRutaEfecto
recogedor flotante o invocable[[Artista, Evento], Tuple[bool, dict]]
rasterizado booleano o ninguno
sketch_params (escala: flotante, longitud: flotante, aleatoriedad: flotante)
siesta booleano o ninguno
transformar matplotlib.transforms.Transformar
URL calle
visible bool
orden Z flotar

Ejemplo 1:

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
  
  
delta = 0.025
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2
  
path = Path([[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0], [0, 1]])
patch = PathPatch(path, facecolor ='none')
  
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_patch(patch)
  
im = ax.imshow(Z, interpolation ='bilinear', cmap = cm.gray,
               origin ='lower', extent =[-3, 3, -3, 3],
               clip_path = patch, clip_on = True)
im.set_clip_path(patch)
  
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
  
  
fig = plt.figure() 
  
ax = fig.add_subplot(111, aspect ='equal') 
path = Path([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [0, 0]])
patch = PathPatch(path, facecolor ='none')
ax.add_patch(patch) 
  
Z, Z2 = np.meshgrid(np.linspace(0, 1), np.linspace(0, 1))
  
im = plt.imshow(Z-Z2, 
                interpolation ='bilinear', 
                cmap = plt.cm.RdYlGn,
                origin ='lower',
                extent =[0, 1, 0, 1],
                clip_path = patch,
                clip_on = True)
  
im.set_clip_path(patch)
  
ax.set_xlim((0, 1)) 
ax.set_ylim((0, 1)) 
  
plt.show()

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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