python – 在matplotlib中的散点图中的数据点周围绘制一个光滑的多边形
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在matplotlib中的散点图中的数据点周围绘制一个光滑的多边形，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4256字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
我有一堆带有两组数据的交叉图,并且一直在寻找一种matploltib方法,用平滑的多边形轮廓突出显示它们的绘图区域.
目前我只使用Adobe Illustrator并修改已保存的情节,但这并不理想.例：
我很感激任何指针/链接到示例.
干杯
解决方法:
在这里,你有一个例子.我写了主要的想法,但显然,你可以做得更好.
简短说明：
1)你需要计算凸壳(http://en.wikipedia.org/wiki/Convex_hull)
2)使用船体,您可以对其进行缩放以保留所有数据.
3)您必须插入结果曲线.
第一部分是在http://wiki.scipy.org/Cookbook/Finding_Convex_Hull完成的.第二部分是微不足道的.第三个是非常通用的,你可以执行任何方法,有很多不同的方法来做同样的事情.我采用了@ Jaime的方法(Smooth spline representation of an arbitrary contour, f(length) –> x,y),我认为这是一种非常好的方法.
我希望它可以帮到你……
#Taken from http://wiki.scipy.org/Cookbook/Finding_Convex_Hull
import numpy as n, pylab as p, time
def _angle_to_point(point, centre):
'''calculate angle in 2-D between points and x axis'''
delta = point - centre
res = n.arctan(delta[1] / delta[0])
if delta[0] < 0:
res += n.pi
return res
def _draw_triangle(p1, p2, p3, **kwargs):
tmp = n.vstack((p1,p2,p3))
x,y = [x[0] for x in zip(tmp.transpose())]
p.fill(x,y, **kwargs)
def area_of_triangle(p1, p2, p3):
'''calculate area of any triangle given co-ordinates of the corners'''
return n.linalg.norm(n.cross((p2 - p1), (p3 - p1)))/2.
def convex_hull(points, graphic=False, smidgen=0.0075):
'''
Calculate subset of points that make a convex hull around points
Recursively eliminates points that lie inside two neighbouring points until only convex hull is remaining.
:Parameters:
points : ndarray (2 x m)
array of points for which to find hull
graphic : bool
use pylab to show progress?
smidgen : float
offset for graphic number labels - useful values depend on your data range
:Returns:
hull_points : ndarray (2 x n)
convex hull surrounding points
'''
if graphic:
p.clf()
p.plot(points[0], points[1], 'ro')
n_pts = points.shape[1]
assert(n_pts > 5)
centre = points.mean(1)
if graphic: p.plot((centre[0],),(centre[1],),'bo')
angles = n.apply_along_axis(_angle_to_point, 0, points, centre)
pts_ord = points[:,angles.argsort()]
if graphic:
for i in xrange(n_pts):
p.text(pts_ord[0,i] + smidgen, pts_ord[1,i] + smidgen, \
'%d' % i)
pts = [x[0] for x in zip(pts_ord.transpose())]
prev_pts = len(pts) + 1
k = 0
while prev_pts > n_pts:
prev_pts = n_pts
n_pts = len(pts)
if graphic: p.gca().patches = []
i = -2
while i < (n_pts - 2):
Aij = area_of_triangle(centre, pts[i], pts[(i + 1) % n_pts])
Ajk = area_of_triangle(centre, pts[(i + 1) % n_pts], \
pts[(i + 2) % n_pts])
Aik = area_of_triangle(centre, pts[i], pts[(i + 2) % n_pts])
if graphic:
_draw_triangle(centre, pts[i], pts[(i + 1) % n_pts], \
facecolor='blue', alpha = 0.2)
_draw_triangle(centre, pts[(i + 1) % n_pts], \
pts[(i + 2) % n_pts], \
facecolor='green', alpha = 0.2)
_draw_triangle(centre, pts[i], pts[(i + 2) % n_pts], \
facecolor='red', alpha = 0.2)
if Aij + Ajk < Aik:
if graphic: p.plot((pts[i + 1][0],),(pts[i + 1][1],),'go')
del pts[i+1]
i += 1
n_pts = len(pts)
k += 1
return n.asarray(pts)
if __name__ == "__main__":
import scipy.interpolate as interpolate
# fig = p.figure(figsize=(10,10))
theta = 2*n.pi*n.random.rand(1000)
r = n.random.rand(1000)**0.5
x,y = r*p.cos(theta),r*p.sin(theta)
points = n.ndarray((2,len(x)))
points[0,:],points[1,:] = x,y
scale = 1.03
hull_pts = scale*convex_hull(points)
p.plot(x,y,'ko')
x,y = [],[]
convex = scale*hull_pts
for point in convex:
x.append(point[0])
y.append(point[1])
x.append(convex[0][0])
y.append(convex[0][1])
x,y = n.array(x),n.array(y)
#Taken from https://stackoverflow.com/questions/14344099/numpy-scipy-smooth-spline-representation-of-an-arbitrary-contour-flength
nt = n.linspace(0, 1, 100)
t = n.zeros(x.shape)
t[1:] = n.sqrt((x[1:] - x[:-1])**2 + (y[1:] - y[:-1])**2)
t = n.cumsum(t)
t /= t[-1]
x2 = interpolate.spline(t, x, nt)
y2 = interpolate.spline(t, y, nt)
p.plot(x2, y2,'r--',linewidth=2)
p.show()
有一些有用的论文,例如：
http://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstream/1822/6429/1/ConcaveHull_ACM_MYS.pdf
此外,您可以尝试：<a convex_hull"="" en.wikipedia.org="" href="http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//0<a href=" http:="" rel="noreferrer" wiki="">http://en.wikipedia.org/wiki/Convex_hull000013000000″ rel=”noreferrer”>http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//0http://en.wikipedia.org/wiki/Convex_hull000013000000
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 在matplotlib中的散点图中的数据点周围绘制一个光滑的多边形全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在matplotlib中的散点图中的数据点周围绘制一个光滑的多边形所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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