matplotlib繪圖(5)

jkyin 發布于2019-07-25 11:37 / 2263人閱讀

摘要：本章我們主要學習的技能有添加陰影。我理解的是真實的坐標系統不加的話是完全重合的軸，把這條線放在上面會直線的底部把現在的位置裝換變化到

本章我們主要學習的技能有：添加陰影。

1 添加陰影效果設置字體大小

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import patheffects
import numpy as np

fontsize=18

data=np.random.randn(70)
plt.plot(data)

title="This is figture title"
x_label="This is x axis label"
y_label="This is y axis label"

# 設置title的字體大小 豎直方向的對齊方式
title_text_obj=plt.title(title,fontsize=fontsize,verticalalignment="bottom")
# 設置路徑效果  添加陰影
title_text_obj.set_path_effects([patheffects.withSimplePatchShadow()])

# 相對于對象的偏移
offset_xy=(1,-1)
rgbRed=(1.0,0.0,0.0)
alpha=0.4
# 第一個參數為偏移量 第二個參數為陰影的的顏色  第三個參數為透明度
pe=patheffects.withSimplePatchShadow(offset=offset_xy,shadow_rgbFace=rgbRed,alpha=alpha)

xlabel_obj=plt.xlabel(x_label,fontsize=fontsize,alpha=0.5)
xlabel_obj.set_path_effects([pe])

ylabel_obj=plt.ylabel(y_label,fontsize=fontsize,alpha=0.5)
ylabel_obj.set_path_effects([pe])


plt.show()

2 圖形陰影

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms

# 初始化
def setup(layout):
    assert layout is not None
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(layout)
    return fig, ax

# 得到繪制圖標的數據
def  get_signal():
    t = np.arange(0, 2.5, 0.01)
    s = np.sin(5 * np.pi * t)
    return t, s

# 繪制線條（？line后面不加，的話返回的是list類型的數據  加上，返回的是matplotlib.lines.Line2D類型，不太清楚原因，知道的朋友可以的話請告知一下，不勝感激。）
def plot_signal(t, s):
    line ,= axes.plot(t, s, linewidth=5, color="magenta")
    return line,


def make_shadow(fig, axes, line, t, s):
    delta=2/72
    offset=transforms.ScaledTranslation(delta,-delta,fig.dpi_scale_trans)
    # 我理解的axes.transData是真實的坐標系統  不加offset的話是完全重合的
    offset_transform=axes.transData+offset

    # zoeder Z軸，把這條線放在上面會直線的底部  transform 把現在的位置裝換變化到offset_transform
    axes.plot(t,s,linewidth=5,color="gray",transform=offset_transform,zorder=0.5*line.get_zorder())
    pass


if __name__ == "__main__":
    fig, axes = setup(111)
    t, s = get_signal()
    line, = plot_signal(t, s)

    make_shadow(fig,axes,line,t,s)

    plt.show()

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