在seaborn图上设置剪辑

Question

我无法剪切seaborn情节（特别是kdeplot），因为我认为this example in the matplotlib docs相当简单。

例如，以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, frameon=False, xticks=[], yticks=[])

random_points = np.array([p for p in np.random.random(size=(100, 2)) if 0 < p[0] < 1 and 0 < p[1] < 1])

kde = sns.kdeplot(random_points[:,0], random_points[:,1], ax=ax)

xmin, xmax = kde.get_xlim()
ymin, ymax = kde.get_ylim()

patch = mpl.patches.Circle(((xmin + xmax)/2, (ymin + ymax) / 2), radius=0.4)
ax.add_patch(patch)
kde.set_clip_path(patch)

结果如下：

我想剪切此结果，以便KDE轮廓线不会出现在圆圈之外。到目前为止，我还没有办法做到这一点......这可能吗？

Answer 1

Serenity的答案适用于简单的形状，但是当形状包含超过三个左右的顶点时，由于未知的原因而分解（我甚至难以确定精确的参数）。对于足够大的形状，填充将流入边缘所在的位置as for example here。

然而，这确实让我想到了正确的道路。虽然单纯使用matplotlib原生代码似乎不可能这样做（也许他提供的代码中有错误？），使用shapely库时很容易就是馅饼，意味着像这样的任务。

生成形状

在这种情况下，您将需要匀称的symmetric_difference方法。 symmetric difference是此剪切操作的集合理论名称。

对于这个例子，我加载了一个曼哈顿形状的多边形作为shapely.geometry.Polygon对象。我不会在这里转换初始化过程，它很容易做，以及你期望的一切。

我们可以使用manhattan在manhattan.envelope周围绘制一个框，然后应用差异。这是以下内容：

unmanhattan = manhattan.envelope.symmetric_difference(manhattan)

这样做可以让我们：

将其添加到绘图

好的，但这是一个shapely对象而不是matplotlib Patch，我们如何将它添加到情节中？ descartes库处理此转换。

unmanhattan_patch = descartes.PolygonPatch(unmanhattan)

这就是我们所需要的！现在我们做：

unmanhattan_patch = descartes.PolygonPatch(unmanhattan)
ax.add_patch(unmanhattan_patch)
sns.kdeplot(x=points['x_coord'], y=points['y_coord'], ax=ax)

得到：

通过稍微更多的工作将其扩展到视图（纽约市）中的其余多边形，我们可以得到以下最终结果：

Answer 2

我猜你的例子只适用于'imshow'。

要在圆上隐藏轮廓线，您必须绘制所需颜色的“反向”多边形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import seaborn as sns

# Color plot except polygon
def mask_outside(poly_verts, facecolor = None, ax = None):
    from matplotlib.patches import PathPatch
    from matplotlib.path import Path

    if ax is None: ax = plt.gca()
    if facecolor is None: facecolor = plt.gcf().get_facecolor()

    # Construct inverse polygon
    xlim, ylim = ax.get_xlim(), ax.get_ylim()
    bound_verts = [(xlim[0], ylim[0]), (xlim[0], ylim[1]), 
                   (xlim[1], ylim[1]), (xlim[1], ylim[0]), (xlim[0], ylim[0])]
    bound_codes = [Path.MOVETO] + (len(bound_verts) - 1) * [Path.LINETO]
    poly_codes = [Path.MOVETO] + (len(poly_verts) - 1) * [Path.LINETO]

    # Plot it
    path = Path(bound_verts + poly_verts, bound_codes + poly_codes)
    ax.add_patch(PathPatch(path, facecolor = facecolor, edgecolor = 'None', zorder = 1e+3))

# Your example
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, frameon=False, xticks=[], yticks=[])
random_points = np.array([p for p in np.random.random(size=(100, 2)) if 0 < p[0] < 1 and 0 < p[1] < 1])
kde = sns.kdeplot(random_points[:,0], random_points[:,1], ax=ax)

xmin, xmax = kde.get_xlim()
ymin, ymax = kde.get_ylim()

patch = mpl.patches.Circle(((xmin + xmax) / 2, (ymin + ymax) / 2), radius=0.4)
mask_outside([tuple(x) for x in patch.get_verts()]) # call before add_patch!
ax.add_patch(patch)

plt.show()