15. 画一个填充好的形状-matplotlib.patche importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt importmatplotlib.patchesasmptaches %matplotlib inline xy1=np.array([0.2,0.2]) xy2=np.array([0.2,0.8]) xy3=np.array([0.8,0.2]) xy4=np.array([0.8,0.8]) fig,ax=plt....
from matplotlib.patchesimportPolygon ax=plt.gca()fornshape,seginenumerate(m.states):poly=Polygon(seg,facecolor='r')ax.add_patch(poly) 在展示结果之前,稍微解释一下。第2行plt.gca,函数名看上去很诡异,是因为Python里大量使用了缩写,这个gca就是Get Current Axes的缩写,实际上就是要获得当前图形的座标轴。
matplotlib.patches.Polygon类是多边形类。它的构造函数: class matplotlib.patches.Polygon(xy, closed=True, **kwargs) xy是一个N×2的numpy array,为多边形的顶点。 closed为True则指定多边形将起点和终点重合从而显式关闭多边形。 matplotlib.patches.Polygon类中常用的是fill类,它是基于xy绘制一个填充的多边形,它...
RegularPolygon(xy3,5,0.1,color='g') #xy3 圆心 ellipse = mpatches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='y') ax.add_patch(circle) ax.add_patch(rect) ax.add_patch(polygen) ax.add_patch(ellipse) plt.axis('equal') plt.grid() plt.show() 参考 matplotlib核心剖析(http://www.cnblogs.com/vamei/...
使用Python的Matplotlib库绘制多边形,可以按照以下步骤进行: 导入matplotlib库: 首先,确保你已经安装了Matplotlib库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install matplotlib 然后,在Python脚本中导入Matplotlib库: python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon 准备多边...
# -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Polygon mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["FangSong"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False mu = 60.0 sigma = 2.0 x = mu+sigma*np.random.randn(500)...
1. 添加标题-titlematplotlib.pyplot 对象中有个 title() 可以设置表格的标题。 importnumpyas np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline ...
from matplotlib.patches importPolygon # 假设这是你的多边形顶点坐标列表 points = [(1, 2), (3, ...
%matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中: ...
问如何在Python matplotlib patches Polygon中更改边缘线的不透明度/透明度(alpha)？EN可视化图表，有相当多...