开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在matplotlib python中过滤出圆形边界

在matplotlib中过滤出圆形边界，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle

创建一个图形对象和一个子图对象：

fig, ax = plt.subplots()

创建一个圆形对象，并设置其位置和半径：

circle = Circle((0.5, 0.5), 0.3)

其中，(0.5, 0.5)表示圆心的坐标，0.3表示圆的半径。

将圆形对象添加到子图对象中：

ax.add_patch(circle)

设置子图的坐标轴范围：

ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)

这里假设坐标轴范围为0到1。

过滤出圆形边界：

x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.linspace(0, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
mask = circle.contains_points(np.column_stack((X.flatten(), Y.flatten())))

这里使用np.linspace生成0到1之间的100个均匀分布的点，然后使用np.meshgrid生成网格点坐标。circle.contains_points函数用于判断每个点是否在圆形内部，返回一个布尔数组，表示每个点是否在圆形内部。

绘制过滤后的圆形边界：

ax.plot(X[mask], Y[mask], 'ro')

这里使用'ro'表示红色的圆形标记。

显示图形：

plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle

fig, ax = plt.subplots()

circle = Circle((0.5, 0.5), 0.3)
ax.add_patch(circle)

ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)

x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.linspace(0, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
mask = circle.contains_points(np.column_stack((X.flatten(), Y.flatten())))

ax.plot(X[mask], Y[mask], 'ro')

plt.show()

这样就可以在matplotlib中过滤出圆形边界，并将边界点用红色圆形标记显示出来。

相关搜索:For循环在matplotlib中绘制零[Python]Python:如何使用matplotlib在python中绘制条形图？使用matplotlib在python中打开图像使用matplotlib在python中绘图？使用matplotlib在python中设置ylim 圆圈未显示在Python Matplotlib中在matplotlib / python中绘制多条曲线在MatplotLib Python中更改格网像元大小在outlook中自动发送matplotlib图表(python)在Python Matplotlib中更改颜色栏的颜色

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

2021年大数据Spark（三十五）：SparkStreaming数据抽象 DStream

Spark Streaming的核心是DStream，DStream类似于RDD，它实质上一系列的RDD的集合，DStream可以按照秒、分等时间间隔将数据流进行批量的划分。

02

如何使用Python绘制奥运五环

回想当初学习python的初衷，除了开发爬虫之外，更多的是因为类库的多样性和语言的简易性。可以使用少量的代码完成数据分析、人工智能、机器学习等工作。今天的课题内容是如何使用Python实现一个奥运五环。

02

使用 Rust 极致提升 Python 性能：图表和绘图提升 24 倍，数据计算提升 10 倍

Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候，他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西，以及油画。

03

如何使用scikit-learn在Python中生成测试数据集

测试数据集是一个微型的手工数据集，你可以用它来测试机器学习算法或者工具。

06

深入解析Python中的Pandas库：详细使用指南

先来了解一下Pandas库，其实Pandas是基于NumPy构建的，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas库主要包括两种重要的数据结构：Series和DataFrame。其中，Series是一维标签数组，类似于带有标签的一列数据；DataFrame是二维表格，由多个Series组成，类似于一个电子表格或数据库中的表。

02

如何通过Python实现蒙特卡罗模拟算法

蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是通过使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。

02

简单绘制一个3D效果的饼图吧

可以看到，上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用，因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化

01

用python在地球投影中轻松添加图形标注

交流群里有读友提问：如何在地球投影中添加指定的纬圈。我抽空尝试了一下，分享给大家。

02

数据可视化分析工具：Matplotlib

绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。

01

[Python图像处理] 四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。

05

图像正转

算法：图像正转是通过原始图像中被展开的圆形区域参数构造顺时针展开后的矩形区域，然后根据坐标映射关系将像素值依次填充进去即可。一个标准的圆形区域展开为矩形区域，而展开后的矩形区域高度即是圆形区域的半径r，展开后的矩形区域长度自然是2Πr。

02

图像反转

算法：图像反转是通过原始图像中被展开的圆形区域参数构造逆时针展开后的矩形区域，然后根据坐标映射关系将像素值依次填充进去即可。一个标准的圆形区域展开为矩形区域，而展开后的矩形区域高度即是圆形区域的半径r，展开后的矩形区域长度自然是2Πr。注意：加入了捕获异常代码防止超出原始图像的边界的情况发生。

02

DBSCAN聚类︱scikit-learn中一种基于密度的聚类方式

一、DBSCAN聚类概述基于密度的方法的特点是不依赖于距离，而是依赖于密度，从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。 DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张

09

Python高级过滤器：掌握filter函数从入门到精通

在Python中，filter()是一个非常有用的内置函数，它能够根据指定的函数来筛选出可迭代对象中满足条件的元素，返回一个迭代器。filter()函数的使用能够简化代码，并提高程序的可读性。本文将从入门到精通，全面介绍filter()函数的用法和相关知识点。

03

OpenCV 斑点检测

斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学影像中或质量检测领域，我们需要从一些X光图片或普通光学照片中提取一些具有特殊意义的斑点的数量和坐标信息。

03

VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？

00

【说站】python如何过滤列表中的唯一值

1、使用collections.Counter函数对列表进行计数，并通过列表推导式过滤出非唯一值，过滤出计数大于1的值。

02

Python扩展内容

Python扩展内容阅读本文需要3分钟 ① python中yield关键字的使用： yield 是一个类似 return 的关键字，只是这个函数返回的是个生成器当你调用这个函数的时候，函数内部的代

02

数据可视化之维恩图 Venn diagram

维恩图（Venn diagram），也叫文氏图或韦恩图，是一种关系型图表，用于显示元素集合之间的重叠区域。它帮助我们查看集合元素的分布关系，特别适用于图形化描述多个集合之间的交集、并集和差异。维恩图被广泛用于数学、统计学、逻辑、计算机科学和商业分析。它能够表示两组或更多组数据之间的逻辑关系。维恩图涉及重叠的圈子，这些圈子展示了组织结构、共同性和差异。

00

如何用Python实现支持向量机（SVM）

SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。还有一个

09

pandas速成笔记(4)-数据图表

DateFrame自带的plot虽然能画图，但是如果希望能控制更灵活，比如：设置title的字体大小，x轴的标签不希望横着放(或旋转指定角度)等，还可以直接调用plt底层的方法

04

加油站抽烟烟火智能识别算法

加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术，加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况，并发出预警信号以提醒相关人员，减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。加油站抽烟烟火智能识别算法所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。

02

NumPy 秘籍中文第二版：五、音频和图像处理

在本章中，我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频（WAV 文件）处理。在以下秘籍中，我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作：

01

Python绘制饼图

饼图 (也称为圆形图表)是一种类似于圆饼的图表。. 每个”切片”部分代表一个数据类别，所有切片构成一个整体，合计为100%，”切片”的大小是其在整体中的占比。使用python可以快速绘制饼图，matplotlib是python里的绘图库，尤其是在数据分析中尤为重用。

01

Elasticsearch(GEO)空间检索查询

Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1、Elasticsearch ES的强大就不用多说了，当你安装上插件，搭建好集群，你就拥有了一个搜索系统。当然，ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了。这里mark一个最近使用的es空间检索的功能。 2、ES GEO空间检索空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力。有很多空间索引算法和类库可供选择。 ES内置了这种索引方式。下面详细介绍。 step1：创建索引 def create_index(): map

07

网络流量分析

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130923.html原文链接：https://javaforall.cn

01

【无监督学习】DBSCAN聚类算法原理介绍，以及代码实现

主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。

05

python中的过滤函数 filter()

new_list = list(filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]))

00

ggplot2优雅的绘制发光点图

03

python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。

01

redis 清理某个key前缀的key

例如，某次研发上线代码，造成了某种前缀的key出现了脏数据(例如key前缀名称为 key_ )，我们需要快速的清理掉这些问题key。

02

AI数据分析：用deepseek根据Excel数据绘制分裂饼形图

你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：

01

Python爬虫学习：抓取电影网站内容的爬虫

Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！

03

BioKit！让你用Python也可以轻松绘制矩阵热力图...

在前两篇推文中，我们介绍了使用R语言中ggcorplot相关性矩阵热力图绘制和corrplot！花样更多的出版级相关性矩阵热力图绘制。这期推文我们介绍下Python语言中绘制相关性矩阵热力图的工具包-「BioKit」

01

Basemap系列教程：使用shapefiles绘制地图

译注：绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息，比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确，当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。

02

Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：1~5

计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征，例如轮廓，感兴趣的点或区域，对象的边界框或其他图像。因此，处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。这不仅意味着要读取和保存图像，还要显示有关其功能的其他信息。

01

如何将 Matplotlib 可视化插入到 Excel 表格中？

在生活中工作中，我们经常使用Excel用于储存数据，Tableau等BI程序处理数据并进行可视化。我们也经常使用R、Python编程进行高质量的数据可视化，生成制作了不少精美优雅的图表。

02

编程英语之KNN算法

School of Computer Science The University of Adelaide Artificial Intelligence Assignment 2 Semester 1, 2018 due 11:55pm, Thursday 14th May 2018 Introduction 介绍 In this assignment, you will develop several classification models to classify noisy input

04

Python selenium爬取影评生成词云图

运行命令 pip install selenium jieba wordcloud matplotlib numpy 进行下载

01

图像处理：斑点检测和连接的组件

结合并补充图像中发现的每个单独的成分，可以绘制所需的部分内容。但是，如果只想独立检查每个单独的组件怎么办？从整个图片中分离出来，并创建一个不同的部分，这时就可以使用斑点检测技术和连接的分量算法分别分析图像分量。

01

用Python快速制作海报级地图

基于Python中诸如matplotlib等功能丰富、自由度极高的绘图库，我们可以完成各种极富艺术感的可视化作品，关于这一点我在系列文章在模仿中精进数据可视化中已经带大家学习过很多案例了。

01

精准测试新玩法の基于犯罪心理学挖掘代码风险

前言犯罪心理学还能用于挖掘代码风险？挖掘出来的东西是什么？挖掘出来的东东长什么样子挖掘出来能用来做什么？具体怎么样挖掘呢这是本文的主要探讨的内容．　　在大型的项目中, 代码和模块的复杂度在很大程度上决定了测试任务的时间, 在项目快速迭代而测试时间比较短的情况下, 怎么样高效的完成测试并且保证测试质量如果我们能找到这些经常出问题还有潜在可能出问题的代码和功能区域, 我们的测试就能更高效. 犯罪心理学还能用于挖掘代码风险？　－　答案:　是的地理罪犯分析调查法基于了这样一个原则：罪犯的

06

利用Python快速绘制海报级别地图

基于Python中诸如matplotlib等功能丰富、自由度极高的绘图库，我们可以完成各种极富艺术感的可视化作品，关于这一点我在系列文章在模仿中精进数据可视化中已经带大家学习过很多案例了。

02

精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第一部分

在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。

02

【愚公系列】2023年04月 Halcon机器视觉-15种常用缺陷检测实例

缺陷检测是一种通过计算机视觉技术来检测产品制造过程中的缺陷的方法。该技术可以检测出产品表面的缺陷，如裂纹、凹陷、划痕、气泡等，并且可以实时监测和诊断制造过程中的问题。在制造业中，机器视觉缺陷检测技术已经被广泛应用于各种产品的质量控制和检测工作中，如电子产品、汽车零部件、医疗器械等。

04

Python中的推导式-简洁高效的编程利器

在Python编程领域，推导式是一种简洁高效的语法结构，能够快速生成列表、字典和集合等数据结构。本文将介绍Python中的三种主要推导式：列表推导式、字典推导式和集合推导式。通过代码示例和详细解释，展示它们在实际应用中的威力和灵活性。

03

Python数据挖掘：Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍

糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟今天我们来讲一个关于Kmeans聚类的数据分析案例，通过这个案例让大家简单了解大数据分析的基本流程，以及使用Python实现相关的聚类分析。 1.Anaconda软件的安装过程及简单配置 2.聚类及Kmeans算法介绍 3.案例分析：Kmeans实现运动员位置聚集如果你刚刚接触大数据，相信本文会对你有一些帮助。一. Anaconda软件安装及使用步骤我准备使用Anacaonda软件来讲解，它集成了各种Python的第三方包，尤其包括数据挖掘和数据分析常用的几个

[Python图像处理] 十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~

03

比较（七）利用python绘制表格

表格是数据在行和列中的结构化排列，允许进行方便的排序、过滤和分析。表格的优点在于可以清晰、有组织的呈现信息，便于快速比较和解读信息。

01

完了，小林网站的图片都挂了

我的图床方案是 Github + jsDelivr CDN，这套不花一毛钱的方案，一用就用了好几年了。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭