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.parches.Arrow
La matplotlib.patches.Arrowclase se usa para parchear una flecha en la trama. dibuja una flecha de (x, y)a (x + dx, y + dy)y su ancho se escala usando el argumento de ancho.
Sintaxis: class matplotlib.patches.Arrow(x, y, dx, dy, ancho=1.0, **kwargs)
Parámetros:
- x: Representa la coordenada x de la cola de flecha.
- y: Representa la coordenada y de la cola de flecha.
- dx: Representa la longitud de la flecha en la dirección x.
- dy: Representa la longitud de la flecha en la dirección y.
- ancho: es un parámetro opcional y tiene un valor predeterminado de 1. es el factor de escala para el ancho de la flecha. En el valor predeterminado, el ancho de la cola es 0,2 y el ancho de la cabeza es 0,6.
- **kwargs: estas son las propiedades del parche que se mencionan a continuación en la tabla;
| 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 matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.path as mpath
import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.patches as mpatches
from matplotlib.collections import PatchCollection
def label(xy, text):
# shift y-value for label so that
# it's below the artist
y = xy[1] - 0.15
plt.text(xy[0], y, text, ha ="center",
family ='sans-serif', size = 14)
fig, ax = plt.subplots()
# create 3x3 grid to plot
# the artists
grid = np.mgrid[0.2:0.8:3j,
0.2:0.8:3j].reshape(2, -1).T
patches = []
# add an arrow
arrow = mpatches.Arrow(grid[5, 0] - 0.05,
grid[5, 1] - 0.05, 0.1, 0.1,
width = 0.1)
patches.append(arrow)
label(grid[5], " Sample Arrow")
colors = np.linspace(0, 1, len(patches))
collection = PatchCollection(patches,
cmap = plt.cm.hsv,
alpha = 0.3)
collection.set_array(np.array(colors))
ax.add_collection(collection)
plt.axis('equal')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle, Arrow
import numpy as np
nmax = 9
xdata = range(nmax)
ydata = np.random.random(nmax)
plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect("equal")
ax.plot(xdata, ydata, 'o-')
ax.set_xlim(-1, 10)
ax.set_ylim(-1, 4)
rect = Rectangle((0, 0), nmax, 1, zorder = 10)
ax.add_patch(rect)
x0, y0 = 5, 3
arrow = Arrow(1, 1, x0-1, y0-1, color ="# aa0088")
a = ax.add_patch(arrow)
plt.draw()
for i in range(nmax):
rect.set_x(i)
rect.set_width(nmax - i)
a.remove()
arrow = Arrow(1 + i, 1, x0-i + 1, y0-1,
color ="# aa0088")
a = ax.add_patch(arrow)
fig.canvas.draw_idle()
plt.pause(0.4)
plt.waitforbuttonpress()
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA