这么详细的Python matplotlib 绘制图形 还不赶紧收藏
前言
我们前面对matplotlib模块底层结构学习，对其pyplot类（脚本层）类提供的绘制折线图、柱状图、饼图、直方图等统计图表的相关方法，列举往期文章如下。
超详细的Python matplotlib 绘制直方图 赶紧收藏_
python入门到进阶，爬虫数据分析全套资料分享讲解 (#1) ·
超详细的Python matplotlib 绘制柱状图_
python matplotlib绘制折线图_
Python matplotlib 绘制饼图_
matplotlib 模块不仅提供了绘制统计图表的功能，还支持绘制圆形、正方形、矩形等各种图形
本期，我们来学习使用matplotlib模块绘制常见的图形吧，Let's go~
1. matplotlib.patches概述
matplotlib.patches 专门用来绘制图形的类，在该类是以Artist为基类
- pathes 是专门绘制2D图形的类
- patch 绘制的图形默认是以rc params设置
- patch 模块提供多达10种图形方法满足日常需求
2. 绘制图形方法
对应matplotlib模块来说，patches类提供绘制圆形、椭圆形、矩形等图形方法
| 方法 | 作用 |
|---|---|
| patches.Rectangle(xy,width,height,angle=0) | 绘制矩形 |
| patches.Polygon(xy) | 绘制多边形 |
| patches.Arc(xy,width,height,angle=0) | 绘制椭圆形 |
| patches.Circle(xy,radius) | 绘制圆形 |
| patches.Ellipse(xy,width,height,angle=0.0) | 绘制椭圆形 |
| patches.Arrow(x,y,dx,dy) | 绘制剪头 |
| patches.wedge(center,r,theta1,theta2,width) | 绘制锲形 |
| patches.PathPatch() | 绘制多曲线图形 |
| patches.FancyBboxPatch() | 绘制花式图形框 |
| patches.Line2D() | 绘制线条 |
3. 绘制图形步骤
在matplotlib模块中，图表都是由figure、Axes和Axis三个基本元素组成，因此在绘制图形时，一般步骤主要有以下组成。
- 导入matplotlib pyplot和patches类
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatch
复制代码- 使用subplots()创建子图Axes对象
fig,ax =plt.subplots()
复制代码- 调用pathes类绘制图形的方法如绘制矩形Rectangle()
Rect = mpatch.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.4,color="r")
复制代码- 子图Axes对象调用set_xlim()和set_ylim坐标轴范围
patches默认情况下，x轴的坐标范围为（0,1），y轴的坐标范围为（0,1）
ax.set_xlim(-2,5)
ax.set_ylim(-2,5)
复制代码- 子图Axes对象调用add_patch()方法添加图形
ax.add_patch(Rect)
复制代码- 调用pyplot.show()展示图形
4. 绘制图形属性
-
设置透明度
- 关键字：alpha
- 取值类型为：浮点型
-
设置颜色
- 设置图形关键字：color
- 设置边框关键字：edgecolor
- 取值可选：
- 表示颜色的英文单词：如红色"red"
- 表示颜色单词的简称如：红色"r",黄色"y"
- RGB格式：十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式
5. 小试牛刀
学习完上面几节的知识后，我们在图表中绘画圆形、矩形和直线吧
def drawpicture():
fig,ax =plt.subplots()
Rect = mpatch.Rectangle((1,0.75),0.4,0.4,color="yellow",alpha=0.5)
Cri = mpatch.Circle((0,0),1,angle=30,color="pink",alpha=0.2,capstyle="round")
Py = mpatch.Arrow(1,2,2,2)
ax.set_xlim(-1,5)
ax.set_ylim(-1,5)
ax.add_patch(Rect)
ax.add_patch(Cri)
ax.add_patch(Py)
plt.show()
drawpicture()
复制代码
总结
本期，我们对matplotlib绘制图形相关方法和步骤进行学习，在实际操作中，还需要大量进行练习才能更加熟练地使用
以上是本期内容，欢迎大佬们点赞评论，下期见~