使用 Python 中的 Matplotlib 绘制形状

简介

在本实验中，我们将学习如何使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制各种形状。Matplotlib 是一个用于 Python 编程语言及其数值数学扩展 NumPy 的绘图库。它提供了一个面向对象的 API，用于使用 Tkinter、wxPython、Qt 或 GTK 等通用 GUI 工具包将绘图嵌入到应用程序中。

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Skills Graph

导入库

在开始使用 Matplotlib 之前，我们需要导入必要的库。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.path as mpath

定义形状

我们将使用 Matplotlib 定义想要绘制的形状。在这个示例中，我们将绘制一个圆形、一个矩形、一个扇形、一个正多边形、一个椭圆、一个箭头、一个路径补丁和一个花式框补丁。

shapes = [
    mpatches.Circle((0, 0), 0.1, ec="none"),
    mpatches.Rectangle((-0.025, -0.05), 0.05, 0.1, ec="none"),
    mpatches.Wedge((0, 0), 0.1, 30, 270, ec="none"),
    mpatches.RegularPolygon((0, 0), 5, radius=0.1),
    mpatches.Ellipse((0, 0), 0.2, 0.1),
    mpatches.Arrow(-0.05, -0.05, 0.1, 0.1, width=0.1),
    mpatches.PathPatch(mpath.Path([(0, 0), (0.5, 0.5), (1, 0)], [1, 2, 2]), ec="none"),
    mpatches.FancyBboxPatch((-0.025, -0.05), 0.05, 0.1, ec="none",
                            boxstyle=mpatches.BoxStyle("Round", pad=0.02)),
]

绘制形状

现在，我们将通过遍历 shapes 列表并将它们添加到绘图中来使用 Matplotlib 绘制形状。

fig, ax = plt.subplots()
for shape in shapes:
    ax.add_artist(shape)
plt.xlim([-0.5, 1.5])
plt.ylim([-0.5, 1.5])
plt.axis('off')
plt.show()

自定义形状

我们可以通过设置各种属性（如颜色、边缘颜色和透明度）来自定义形状。

shapes = [
    mpatches.Circle((0, 0), 0.1, color='red', alpha=0.5),
    mpatches.Rectangle((-0.025, -0.05), 0.05, 0.1, ec="none", color='green', alpha=0.5),
    mpatches.Wedge((0, 0), 0.1, 30, 270, ec="none", color='blue', alpha=0.5),
    mpatches.RegularPolygon((0, 0), 5, radius=0.1, color='orange', alpha=0.5),
    mpatches.Ellipse((0, 0), 0.2, 0.1, color='purple', alpha=0.5),
    mpatches.Arrow(-0.05, -0.05, 0.1, 0.1, width=0.1, color='yellow', alpha=0.5),
    mpatches.PathPatch(mpath.Path([(0, 0), (0.5, 0.5), (1, 0)], [1, 2, 2]), ec="none", color='pink', alpha=0.5),
    mpatches.FancyBboxPatch((-0.025, -0.05), 0.05, 0.1, ec="none", color='brown', alpha=0.5,
                            boxstyle=mpatches.BoxStyle("Round", pad=0.02)),
]

fig, ax = plt.subplots()
for shape in shapes:
    ax.add_artist(shape)
plt.xlim([-0.5, 1.5])
plt.ylim([-0.5, 1.5])
plt.axis('off')
plt.show()

保存绘图

我们可以使用 savefig 函数将绘图保存为图像文件。

fig, ax = plt.subplots()
for shape in shapes:
    ax.add_artist(shape)
plt.xlim([-0.5, 1.5])
plt.ylim([-0.5, 1.5])
plt.axis('off')
plt.savefig('shapes.png')

总结

在这个实验中，我们学习了如何使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制各种形状。我们学习了如何定义形状、绘制形状、自定义形状以及将绘图保存为图像文件。Matplotlib 提供了一个易于使用的 API 来绘制各种类型的图表，并且在数据可视化中被广泛使用。