Как нарисовать окружность в python matplotlib

Видео:Основы Matplotlib. Визуализация данных. Графики и диаграммы в PythonСкачать

Софт, исходники и фото

Видео:Основы Matplotlib | Построение Графиков На PythonСкачать

Использование библиотеки Matplotlib. Как рисовать линии и геометрические фигуры на графике

Matplotlib позволяет рисовать на графиках различные геометрические фигуры, стрелки, а также линии, заданные различными способами. В этой статье будут рассмотрены основные моменты, характерные для рисования различных геометрических фигур. В качестве примера будет рассматриваться скрипт, который рисует следующую картинку:

Все геометрические объекты на графике рисуются в несколько шагов. Сначала нужно получить (или создать) оси, привязанные к текущему графику. Делается это с помощью функции gca() из модуля matplotlib.pyplot. Эта функция вернет класс, производный от matplotlib.axes.Axes, в нашем примере это будет класс AxesSubplot.

После этого нужно создать объект геометрической фигуры, классы которых содержатся в модуле matplotlib.patches для большинства геометрических фигур, однако класс линий Line2D содержится в модуле matplotlib.lines. В то же время те же самые геометрические фигуры можно создавать, используя модуль matplotlib.pyplot, о чем будет сказано ниже, но для начала мы будем использовать модули matplotlib.patches и matplotlib.lines.

После создания объекта геометрической фигуры мы должны добавить ее в оси с помощью метода add_patch() для большинства геометрических фигур или с помощью метода add_line() для экземпляра класса Line2D.

Не будем подробно рассматривать каждый создаваемый в данном примере объект, у них может быть достаточно большое количество параметров, в этой статье обратим внимание лишь на некоторые особенности, которые могут показаться не очень логичными или о которых легко забыть.

Для наглядности в данном примере рисование каждого вида объекта вынесено в отдельную функцию. Сначала посмотрим полный код данного примера, а потом рассмотрим особенности некоторых объектов.

import matplotlib. patches
import matplotlib. path
import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. lines import Line2D

def drawLine ( axes ) :
«»»
Рисование линии
«»»
x0 = 0
y0 = 0

line = Line2D ( [ x0 , x1 , x2 ] , [ y0 , y1 , y2 ] , color = «k» )
axes. add_line ( line )

plt. text ( 0.5 , 1.1 , «Line2D» , horizontalalignment = «center» )

def drawCircles ( axes ) :
«»»
Рисование окружностей
«»»
circle1 = matplotlib. patches . Circle ( ( 0 , 0 ) , radius = 0.1 , fill = True )
axes. add_patch ( circle1 )
plt. text ( 0 , 0.2 , «Circle» , horizontalalignment = «center» )

circle2 = matplotlib. patches . Circle ( ( 0 , 0 ) ,
radius = 1.5 ,
fill = False ,
color = «r» )
axes. add_patch ( circle2 )
plt. text ( 0 , 1.55 , «Circle» , horizontalalignment = «center» )

def drawArrow ( axes ) :
«»»
Рисование стрелки
«»»
arrow_x0 = — 1.0
arrow_y0 = 0.5
arrow_dx = 1
arrow_dy = 0.5

arrow = matplotlib. patches . Arrow ( arrow_x0 ,
arrow_y0 ,
arrow_dx ,
arrow_dy ,
width = 0.2 ,
color = «g» )
axes. add_patch ( arrow )
plt. text ( — 0.5 , 1.0 , «Arrow» , horizontalalignment = «center» )

def drawArc ( axes ) :
«»»
Рисование дуги
«»»
arc_x = 0
arc_y = 0
arc_width = 1
arc_height = 1
arc_theta1 = 270
arc_theta2 = 360

arc = matplotlib. patches . Arc ( ( arc_x , arc_y ) ,
arc_width ,
arc_height ,
theta1 = arc_theta1 ,
theta2 = arc_theta2 )
axes. add_patch ( arc )
plt. text ( 0.6 , — 0.3 , «Arc» , horizontalalignment = «center» )

def drawPolygons ( axes ) :
«»»
Рисование многоугольника
«»»
polygon_1 = matplotlib. patches . Polygon ( [ ( 0 , — 0.75 ) ,
( 0 , — 1.25 ) ,
( 0.5 , — 1.25 ) ,
( 1 , — 0.75 ) ] )
axes. add_patch ( polygon_1 )
plt. text ( 0.6 , — 0.7 , «Polygon» , horizontalalignment = «center» )

polygon_2 = matplotlib. patches . Polygon ( [ ( — 0.5 , 0 ) ,
( — 1 , — 0.5 ) ,
( — 1 , — 1 ) ,
( — 0.5 , — 1 ) ] ,
fill = False ,
closed = False )
axes. add_patch ( polygon_2 )
plt. text ( — 1.0 , — 0.1 , «Polygon» , horizontalalignment = «center» )

def drawRect ( axes ) :
«»»
Рисование повернутого прямоугольника
«»»
rect_coord = ( — 1.5 , 1 )
rect_width = 0.5
rect_height = 0.3
rect_angle = 30

rect = matplotlib. patches . Rectangle ( rect_coord ,
rect_width ,
rect_height ,
rect_angle ,
color = «g» )
axes. add_patch ( rect )
plt. text ( — 1.5 , 1.5 , «Rect» , horizontalalignment = «center» )

def drawPath ( axes ) :
vertices = [ ( 1.0 , — 1.75 ) , ( 1.5 , — 1.5 ) , ( 1.5 , — 1.0 ) , ( 1.75 , — 0.75 ) ]
codes = [ matplotlib. path . Path . MOVETO ,
matplotlib. path . Path . LINETO ,
matplotlib. path . Path . LINETO ,
matplotlib. path . Path . LINETO ,
]

path = matplotlib. patches . Path ( vertices , codes )
path_patch = matplotlib. patches . PathPatch ( path , fill = False )
axes. add_patch ( path_patch )

plt. text ( 1.5 , — 1.75 , «Path» , horizontalalignment = «center» )

if __name__ == «__main__» :
plt. xlim ( — 2 , 2 )
plt. ylim ( — 2 , 2 )
plt. grid ( )

# Получим текущие оси
axes = plt. gca ( )
axes. set_aspect ( «equal» )

drawLine ( axes )
drawPolygons ( axes )
drawPath ( axes )
drawRect ( axes )
drawCircles ( axes )
drawArc ( axes )
drawArrow ( axes )

Видео:#10. Рисуем гистограммы, столбчатые и круговые диаграммы | Matplotlib урокиСкачать

6 Способов построения круга в Matplotlib

мы узнаем, как сделать круг с помощью matplotlib в Python. Круг – это фигура круглой формы без углов. Существуют различные способы

• Автор записи

Автор: Team Python Pool
Дата записи

Видео:#2. Функция plot для построения и оформления двумерных графиков | Matplotlib урокиСкачать

6 Способов построения круга в Matplotlib

Привет, кодеры!! В этой статье мы узнаем, как сделать круг с помощью matplotlib в Python. Круг – это фигура круглой формы без углов. Существуют различные способы построения круга в matplotlib. Давайте обсудим их подробно.

Видео:Построение графиков на python (питон)Скачать

Метод 1: matplotlib.patches.Круг():

• СИНТАКСИС: класс matplotlib.patches.Круг(xy, radius=r, **kwargs)
• class matplotlib.патчи.Circle(xy, radius=r, ,**kwargs)

Здесь мы использовали метод circle() модуля matplotlib для рисования круга. Мы скорректировали отношение единицы y к единице x с помощью href=”https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_aspect.html”>метод set_aspect() . Мы установили радиус окружности равным 0,4 и сделали координату (0,5,0,5) центром окружности. href=”https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_aspect.html”>метод set_aspect() . Мы установили радиус окружности равным 0,4 и сделали координату (0,5,0,5) центром окружности.

Видео:#8. Добавляем легенду и рисуем геометрические фигуры на графиках | Matplotlib урокиСкачать

Метод 2: Использование уравнения окружности:

Уравнение окружности имеет вид:

r: радиус окружности

Это уравнение можно использовать для рисования круга с помощью matplotlib.

Вывод и объяснение:

В этом примере мы использовали параметрическое уравнение окружности для построения фигуры с помощью matplotlib. Для этого примера мы взяли радиус окружности как 0,4 и установили соотношение сторон как 1.

Видео:Визуализация Данных на Python | Pandas и MatplotlibСкачать

Метод 3: Точечная диаграмма для построения круга:

Точечная диаграмма-это графическое представление, которое использует точки для представления значений двух числовых значений. Каждая точка на оси xy указывает значение для отдельной точки данных.

• СИНТАКСИС: matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data. )
• matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data. )
• ПАРАМЕТРЫ:x_axis_data- данные по оси xy_axis_data- данные по оси ys- размер маркераc- цвет последовательности цветов для маркеровмаркер- стиль маркераcmap- имя cmapширина линии- ширина границы маркераedgecolor- marker border-coloralpha- blending value
• x_axis_data- данные по оси x
• y_axis_data- данные по оси y
• s-размер маркера
• c- цвет последовательности цветов для маркеров
• маркер- стиль маркера
• cmap- имя cmap
• linewidths- ширина границы маркера
• edgecolor- marker border-color
• альфа-значение смешивания

Вывод и объяснение:

Здесь мы использовали точечную диаграмму, чтобы нарисовать круг. Методы xlim() и ylim() используются для установки пределов x и пределов осей соответственно. Мы установили размер маркера как 7000 и получили круг в качестве выходного сигнала.

Видео:Python - быстрое построение графиков с помощью MatPlotLib (Часть 1)Скачать

Метод 4: Matplotlib полый круг:

Вывод и объяснение:

Чтобы сделать круг полым, мы установили параметр face color как none, так что круг будет полым. Чтобы отличить круг от плоскости, мы установили edgecolor как синий для лучшей визуализации.

Видео:15. Рисуем простые фигуры с помощью черепашки (Turtle). Основы PythonСкачать

Метод 5: Matplotlib нарисуйте круг на изображении:

Вывод и объяснение:

В этом примере мы сначала загрузили наши данные, а затем использовали метод axes.imshow (). Этот метод используется для отображения данных в виде изображения. Затем мы устанавливаем радиус и центр окружности. Затем с помощью метода set_clip_path() мы устанавливаем путь клипа исполнителя.

Видео:КРУГОВАЯ ДИАГРАММА PYTHON #python #mathplotlibСкачать

Метод 6: Прозрачный круг Matplotlib:

Вывод и объяснение:

Чтобы сделать круг прозрачным, мы изменили значение параметра alpha, который используется для управления прозрачностью нашей фигуры.

Видео:Визуализация Данных на Python | #2 | Matplotlib и PlotlyСкачать

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Это различные способы построения круга с помощью matplotlib в Python.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Видео:#11. Показ изображений и цветовых сеток | Matplotlib урокиСкачать

6 Ways to Plot a Circle in Matplotlib

Hello coders!! In this article, we will learn how to make a circle using matplotlib in Python. A circle is a figure of round shape with no corners. There are various ways in which one can plot a circle in matplotlib. Let us discuss them in detail.

Видео:#9. Рисуем ступенчатые, стековые, stem и точечные графики | Matplotlib урокиСкачать

Method 1: matplotlib.patches.Circle():

• SYNTAX:
  • class matplotlib.patches.Circle (xy, radius=r, **kwargs)
• PARAMETERS:
  • xy: (x,y) center of the circle
  • r: radius of the circle
• RESULT: a circle of radius r with center at (x,y)

Output & Explanation:

Here, we have used the circle() method of the matplotlib module to draw the circle. We adjusted the ratio of y unit to x unit using the set_aspect() method. We set the radius of the circle as 0.4 and made the coordinate (0.5,0.5) as the center of the circle.

Видео:Уроки Python / Модуль tkinter (рисование линий, прямоугольников)Скачать

Method 2: Using the equation of circle:

The equation of circle is:

• x = r cos θ
• y = r sin θ

r: radius of the circle

This equation can be used to draw the circle using matplotlib.

Output & Explanation:

In this example, we used the parametric equation of the circle to plot the figure using matplotlib. For this example, we took the radius of the circle as 0.4 and set the aspect ratio as 1.

Видео:How to Change Matplotlib Plot’s Style Background OR Theme in PythonСкачать

Method 3: Scatter Plot to plot a circle:

A scatter plot is a graphical representation that makes use of dots to represent values of the two numeric values. Each dot on the xy axis indicates value for an individual data point.

• SYNTAX:
  • matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)
• PARAMETERS:
  • x_axis_data- x-axis data
  • y_axis_data- y-axis data
  • s- marker size
  • c- color of sequence of colors for markers
  • marker- marker style
  • cmap- cmap name
  • linewidths- width of marker border
  • edgecolor- marker border-color
  • alpha- blending value

Output & Explanation:

Here, we have used the scatter plot to draw the circle. The xlim() and the ylim() methods are used to set the x limits and the y limits of the axes respectively. We’ve set the marker size as 7000 and got the circle as the output.

Видео:Вся суть ассемблера за одно видеоСкачать

Method 4: Matplotlib hollow circle:

Output & Explanation:

To make the circle hollow, we have set the facecolor parameter as none, so that the circle is hollow. To differentiate the circle from the plane we have set the edgecolor as blue for better visualization.

Видео:#3. Отображение нескольких координатных осей в одном окне | Matplotlib урокиСкачать

Method 5: Matplotlib draw circle on image:

Output & Explanation:

In this example, we first loaded our data and then used the axes.imshow() method. This method is used to display data as an image. We then set the radius and the center of the circle. Then using the set_clip_path() method we set the artist’s clip-path.

Видео:Different Color Formats in Matplotlib Python | Matplotlib Tutorial - Part 02Скачать

Method 6: Matplotlib transparent circle:

Output & Explanation:

To make the circle transparent we changed the value of the alpha parameter which is used to control the transparency of our figure.

Conclusion:

With this, we come to an end with this article. These are the various ways in which one can plot a circle using matplotlib in Python.

However, if you have any doubts or questions, do let me know in the comment section below. I will try to help you as soon as possible.

Happy Pythoning!

I using the example in the book Python Machine Learning by Sebastian Raschkla. In Chapter 3 page 89 there are examples creating circles around the plots to identify as test sets. I am not sure I think I have a new version of matplotlib v3.4.2, other students are using versions 3.3.2 & 3.3.4. the error I am getting is

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):

# setup marker generator and color map
markers = (‘s’, ‘x’, ‘o’, ‘^’, ‘v’)
colors = (‘red’, ‘blue’, ‘lightgreen’, ‘gray’, ‘cyan’)
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

# plot the decision surface
x1_min, x1_max = X[:, 0].min() – 1, X[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() – 1, X[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
Z = Z.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap)
plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())

for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=X[y == cl, 0],
y=X[y == cl, 1],
alpha=0.8,
c=colors[idx],
marker=markers[idx],
label=cl,
edgecolor=’black’)

# highlight test examples
if test_idx:
# plot all examples
X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]