以物理单位绘制FancyBboxPatch的关键在于在不同的坐标系之间进行转换。下面是一种方法来实现这个过程:
以下是一个示例代码,演示了如何使用matplotlib库在不被切断的情况下以物理单位绘制FancyBboxPatch:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
# 获取边界框的物理单位尺寸
bbox_width = 2.0 # 边界框宽度
bbox_height = 1.5 # 边界框高度
# 设置绘图设备的分辨率(假设为300像素/英寸)
dpi = 300
# 物理单位转换为像素单位
pixel_width = bbox_width * dpi
pixel_height = bbox_height * dpi
# 创建表示绘图区域的矩形对象
rect = FancyBboxPatch((0, 0), pixel_width, pixel_height, boxstyle='round,pad=0.2', facecolor='red')
# 创建绘图对象
fig, ax = plt.subplots()
# 添加矩形到绘图对象
ax.add_patch(rect)
# 设置绘图区域大小
ax.set_xlim(0, pixel_width)
ax.set_ylim(0, pixel_height)
# 隐藏坐标轴
ax.axis('off')
# 显示绘图结果
plt.show()
在这个示例中,我们首先定义了边界框的物理单位尺寸,然后根据设备的分辨率将其转换为像素单位。然后,我们使用转换后的像素单位坐标创建了一个FancyBboxPatch对象,并将其添加到绘图对象中。最后,我们设置了绘图区域的大小,并隐藏了坐标轴,以便只显示矩形。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整。另外,关于具体的产品推荐和介绍链接地址,由于要求不能提及特定的云计算品牌商,所以无法给出相关链接。
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