首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
  1. 创建一个图形对象和一个子图对象:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 创建一个圆形对象,并设置其位置和半径:
代码语言:txt
复制
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。

  1. 将圆形对象添加到子图对象中:
代码语言:txt
复制
ax.add_patch(circle)
  1. 设置子图的坐标轴范围:
代码语言:txt
复制
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)

这里假设坐标轴范围为0到1。

  1. 过滤出圆形边界:
代码语言:txt
复制
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。

  1. 绘制过滤后的圆形边界:
代码语言:txt
复制
ax.plot(X[mask], Y[mask], 'ro')

这里使用'ro'表示红色的圆形标记。

  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

完整代码如下:

代码语言:txt
复制
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。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

没有搜到相关的视频

领券