我正在制作一个剪裁到多边形路径的等高线图:
show @b
令我惊讶的是,尽管import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
import numpy as np
fig = plt.figure()
axes = plt.subplot()
x,y = np.meshgrid( np.linspace(-10,10,51), np.linspace(-10,10,51) )
z = np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))
CS = axes.contour(x, y, z, np.linspace(-1,1,11) )
axes.set_aspect('equal')
# clip contours by polygon
radius = 8
t = np.linspace(0,2*np.pi,101)
x_bound,y_bound = radius*np.sin(t),radius*(np.cos(t)+0.1*(np.cos(7*t)))
clip_map = Polygon(list(zip(x_bound,y_bound)),fc='#EEEEEE',ec='none')
axes.add_patch(clip_map)
for collection in CS.collections:
collection.set_clip_path(clip_map)
# label the contours
CLB = axes.clabel(CS, colors='black')
for text_object in CLB:
text_object.set_clip_path(clip_map) # Doesn't do anything!
plt.show()
对象的Text
方法没有返回错误,但标签不会被剪裁:
如何剪切灰色多边形区域外的标签?我是否需要手动查找X和Y位置,计算多边形中的点,以及每个set_clip_path
项目set_visible = False
?为什么这段代码不能正常工作?我正在使用matplotlib版本1.5.1和python 3.5.1。
答案 0 :(得分:3)
以防万一有人在某天遇到同样的问题,这是一个解决方案,它必须使用shapely
包测试多边形中的点来设置Text
对象的可见性状态。它完成了工作,但如果可以使用set_clip_path
直接在Text
对象上工作,那就太好了。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon as ShapelyPolygon
from shapely.geometry import Point as ShapelyPoint
fig = plt.figure()
axes = plt.subplot()
x,y = np.meshgrid( np.linspace(-10,10,51), np.linspace(-10,10,51) )
z = np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))
CS = axes.contour(x, y, z, np.linspace(-1,1,11) )
axes.set_aspect('equal')
# clip contours by polygon
radius = 8
t = np.linspace(0,2*np.pi,101)
x_bound,y_bound = radius*np.sin(t),radius*(np.cos(t)+0.1*(np.cos(7*t)))
clip_map = Polygon(list(zip(x_bound,y_bound)),fc='#EEEEEE',ec='none')
axes.add_patch(clip_map)
for collection in CS.collections:
collection.set_clip_path(clip_map)
# label the contours
CLB = axes.clabel(CS, colors='black')
clip_map_shapely = ShapelyPolygon(clip_map.get_xy())
for text_object in CLB:
if not clip_map_shapely.contains(ShapelyPoint(text_object.get_position())):
text_object.set_visible(False)
plt.show()