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.Círculo
La matplotlib.patches.Circleclase se usa para crear un parche circular en un centro dado xy = (x, y)con un radio dado. Utiliza splines Bezier y está mucho más cerca de un círculo sin escala.
Sintaxis: clase matplotlib.patches.Circle(xy, radio=5, **kwargs)
parámetros:
- xy: Es el centro de la circunferencia.
- radio: Establece el radio del círculo a dibujar. Su valor por defecto es de 5 unidades y es opcional.
La siguiente tabla proporciona los kwargs válidos opcionales;
| 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 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()
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Ejemplo 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])
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA