Python 中的 matplotlib . axis . axis . set _ clip _ path()函数

原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-axis-axis-set _ clip _ path-python 中的函数/

Matplotlib 是 Python 中的一个库,是 NumPy 库的数值-数学扩展。这是一个神奇的 Python 可视化库,用于 2D 数组图,并用于处理更广泛的 SciPy 堆栈。

matplotlib . axis . axis . set _ clip _ path()函数

matplotlib 库的 Axis 模块中的 Axis.set_clip_path()函数用于设置艺术家的剪辑路径。

语法: Axis.set_clip_path(自身,路径,变换=无)

参数:该方法接受以下参数。

  • 路径:此参数为剪辑路径。
  • 变换:使用变换将路径转换为已变换路径的参数。

返回值:此方法不返回值。

以下示例说明 matplotlib . axis . axis . set _ clip _ path()函数在 matplotlib.axis: 示例 1:

输入图像

Python 3

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.patches as patches 
import matplotlib.cbook as cbook 

with cbook.get_sample_data('geeksforgeeks-logo1.PNG') as image_file: 
    image = plt.imread(image_file) 

fig, ax = plt.subplots() 
im = ax.imshow(image) 
patch = patches.Rectangle((10, 10), 
                          560, 
                          500,  
                          transform = ax.transData) 

im.set_clip_path(patch) 

fig.suptitle('matplotlib.axis.Axis.set_clip_path() \
function Example\n', fontweight ="bold") 

plt.show()

输出:

例 2:

Python 3

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import numpy as np 
import matplotlib.cm as cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.path import Path 
from matplotlib.patches import PathPatch 

delta = 0.025

x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 

Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2) 
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) 
Z = (Z1 - Z2) * 2

path = Path([[0, 1], [1, 0], [0, -1], 
            [-1, 0], [0, 1]]) 
patch = PathPatch(path, facecolor ='none') 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.add_patch(patch) 

im = ax.imshow(Z, 
               interpolation ='bilinear',  
               cmap = cm.gray, 
               origin ='lower',  
               extent =[-3, 3, -3, 3], 
               clip_path = patch,  
               clip_on = True) 
im.set_clip_path(patch) 

fig.suptitle('matplotlib.axis.Axis.set_clip_path() \
function Example\n', fontweight ="bold") 

plt.show()

输出: