Python matplotlib绘制基础几何图形完整指南

远山来客
远山来客
发布时间:2026-10-15| 5人浏览过
原创

本文详解Python matplotlib中patches模块的使用,涵盖圆形、矩形、箭头等基础几何图形的绘制方法。内容包含从导入模块、创建子图到设置坐标轴及添加图形的完整步骤,并深入解析透明度、颜色等关键属性设置,帮助开发者快速掌握2D图形绘制技巧。

前言

在前期的学习中,我们已经深入探讨了matplotlib模块的底层架构,重点掌握了pyplot类(脚本层)提供的折线图、柱状图、饼图及直方图等统计图表的绘制方法。往期相关文章链接如下。

Python利用 matplotlib 绘制直方图

Python用 matplotlib 绘制柱状图

python 用matplotlib绘制折线图详情

Python利用matplotlib实现饼图绘制

除了统计图表,matplotlib模块还具备绘制圆形、正方形、矩形等多种基础几何图形的能力。

本期内容将聚焦于使用matplotlib模块绘制常见的基础几何图形,让我们开始学习吧。

1. matplotlib.patches概述

matplotlib.patches是专门用于绘制几何图形的类库,其基类为Artist。

  • patches模块专注于2D图形的绘制。
  • 通过patches绘制的图形默认遵循rc params中的设置参数。
  • 该模块提供了多达10种图形绘制方法,足以满足日常开发中的大部分需求。

2. 绘制图形方法

针对matplotlib模块,patches类提供了绘制圆形、椭圆形、矩形等多种几何图形的具体方法。

3. 绘制图形步骤

在matplotlib中,任何图表均由figure、Axes和Axis三个核心元素构成。因此,绘制几何图形通常遵循以下标准流程。

首先导入matplotlib.pyplot模块以及patches类。


import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatch

使用subplots()函数创建子图Axes对象。


fig,ax =plt.subplots()

调用patches类中对应的图形绘制方法,例如使用Rectangle()绘制矩形。


Rect = mpatch.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.4,color="r")

通过子图Axes对象调用set_xlim()和set_ylim()方法来设定坐标轴的范围。

需要注意的是,patches绘制的图形默认x轴坐标范围为(0,1),y轴坐标范围也为(0,1)。


ax.set_xlim(-2,5)
ax.set_ylim(-2,5)

接着,在子图Axes对象上调用add_patch()方法将绘制好的图形添加到图中。


ax.add_patch(Rect)

最后,调用pyplot.show()函数展示生成的图形。

4. 绘制图形属性

设置透明度

控制透明度的关键字为:alpha

该参数的取值类型为:浮点型。

设置颜色

设置图形填充颜色的关键字为:color

设置图形边框颜色的关键字为:edgecolor

颜色取值可选以下几种方式:

  • 使用表示颜色的英文单词,例如红色"red"。
  • 使用颜色单词的缩写,例如红色"r",黄色"y"。
  • 使用RGB格式,包括十六进制格式如"#88c999"或(r,g,b)元组形式。

5. 小试牛刀

掌握上述知识后,我们尝试在图表中绘制圆形、矩形和直线等图形。


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()

总结

本期课程学习了matplotlib绘制几何图形的相关方法及步骤。在实际应用中,仍需通过大量练习来熟练掌握这些技能。

以上就是Python matplotlib超详细教程实现图形绘制的详细内容,更多关于Python matplotlib绘制图形的资料请关注本站其它相关文章!

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