Matplotlib: Zeichnen von schicken Boxen

Einführung

Matplotlib ist eine beliebte Datenvisualisierungsbibliothek in Python. In diesem Lab werden Sie durch den Prozess geführt, um schicke Boxen mit unterschiedlichen visuellen Eigenschaften zu erstellen.

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Bibliotheken importieren und Box-Stile erhalten

In diesem Schritt werden wir die erforderlichen Bibliotheken importieren und die Box-Stile erhalten, die wir für das Plotten verwenden werden.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatch
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
import matplotlib.transforms as mtransforms
import inspect

styles = mpatch.BoxStyle.get_styles()

Beispiel-Boxen mit Fancybox plotten

In diesem Schritt werden wir Beispiel-Boxen mit Fancybox mit den im Schritt 1 erhaltenen Box-Stilen plotten.

ncol = 2
nrow = (len(styles) + 1) // ncol
axs = (plt.figure(figsize=(3 * ncol, 1 + nrow))
     .add_gridspec(1 + nrow, ncol, wspace=.5).subplots())

for ax in axs.flat:
    ax.set_axis_off()

for ax in axs[0, :]:
    ax.text(.2,.5, "boxstyle",
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4,.5, "default parameters",
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

for ax, (stylename, stylecls) in zip(axs[1:, :].T.flat, styles.items()):
    ax.text(.2,.5, stylename, bbox=dict(boxstyle=stylename, fc="w", ec="k"),
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4,.5, str(inspect.signature(stylecls))[1:-1].replace(", ", "\n"),
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

Mehrere fancy Boxen gleichzeitig anzeigen

In diesem Schritt werden wir mehrere fancy Boxen mit unterschiedlichen visuellen Eigenschaften gleichzeitig anzeigen.

def add_fancy_patch_around(ax, bb, **kwargs):
    fancy = FancyBboxPatch(bb.p0, bb.width, bb.height,
                           fc=(1, 0.8, 1, 0.5), ec=(1, 0.5, 1, 0.5),
                           **kwargs)
    ax.add_patch(fancy)
    return fancy


def draw_control_points_for_patches(ax):
    for patch in ax.patches:
        patch.axes.plot(*patch.get_path().vertices.T, ".",
                        c=patch.get_edgecolor())


fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))

bb = mtransforms.Bbox([[0.3, 0.4], [0.7, 0.6]])

ax = axs[0, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"')

ax = axs[0, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
fancy.set_boxstyle("round,pad=0.1,rounding_size=0.2")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1,rounding_size=0.2"')

ax = axs[1, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1", mutation_scale=2)
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"\n mutation_scale=2')

ax = axs[1, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.2")
fancy.set(facecolor="none", edgecolor="green")
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.3", mutation_aspect=0.5)
ax.set(xlim=(-.5, 1.5), ylim=(0, 1), aspect=2,
       title='boxstyle="round,pad=0.3"\nmutation_aspect=.5')

for ax in axs.flat:
    draw_control_points_for_patches(ax)
    fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="square,pad=0")
    fancy.set(edgecolor="black", facecolor="none", zorder=10)

fig.tight_layout()

plt.show()

Fazit

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit Matplotlib schicke Boxen mit unterschiedlichen visuellen Eigenschaften erstellt.

Zusammenfassung

Matplotlib ist eine beliebte Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Mit der Klasse FancyBboxPatch in Matplotlib können wir schicke Boxen mit unterschiedlichen visuellen Eigenschaften erstellen. Indem wir den Boxstyle und seine Attribute ändern, können wir verschiedene Arten von schicken Boxen erstellen, die unseren Anforderungen entsprechen.