Рисование фэнси-рамок с использованием Matplotlib

Введение

Matplotlib - популярная библиотека визуализации данных в Python. В этом практическом занятии вы научитесь создавать красивые рамки с разными визуальными свойствами.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем библиотеки и получаем стили рамок

В этом шаге мы импортируем необходимые библиотеки и получаем стили рамок, которые будем использовать для построения графиков.

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()

Построение примерных рамок с fancybox

В этом шаге мы построим примерные рамки с fancybox, используя стили рамок, полученные на шаге 1.

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")

Показать несколько fancy-рамок одновременно

В этом шаге мы покажем несколько fancy-рамок одновременно с разными визуальными свойствами.

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()

Заключение

В этом практическом занятии мы научились создавать красивые рамки с разными визуальными свойствами с использованием Matplotlib.

Резюме

Matplotlib - это популярная библиотека для визуализации данных в Python. Мы можем создавать красивые рамки с различными визуальными свойствами с использованием класса FancyBboxPatch в Matplotlib. Изменяя стиль рамки и ее атрибуты, мы можем создать разные виды красивых рамок, соответствующих нашим потребностям.