掌握matplotlib多边形填充技巧，轻松绘制美观图表

引言

在数据可视化领域，matplotlib 是一个功能强大的库，它可以帮助我们创建各种类型的图表。多边形填充是一种常用的技巧，可以用来增强图表的美观性和可读性。本文将详细介绍如何在 matplotlib 中使用多边形填充技巧，以绘制出美观的图表。

多边形填充基础

1. 创建多边形

在 matplotlib 中，我们可以使用 matplotlib.patches 模块中的 Polygon 类来创建多边形。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches # 创建一个多边形 vertices = [(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)] polygon = patches.Polygon(vertices, closed=True, fill=True, edgecolor='black', linewidth=1.5, facecolor='skyblue') # 创建图形和轴 fig, ax = plt.subplots() # 添加多边形到轴 ax.add_patch(polygon) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim(0, 2) ax.set_ylim(0, 2) # 显示图表 plt.show()

2. 多边形填充颜色和边框

在上面的例子中，我们已经设置了多边形的填充颜色和边框。facecolor 参数用于设置填充颜色，edgecolor 参数用于设置边框颜色。此外，我们还可以通过 linewidth 参数设置边框的宽度。

高级多边形填充技巧

1. 使用渐变填充

matplotlib 支持渐变填充，这可以通过 LinearGradient 和 ConicalGradient 类来实现。以下是一个使用线性渐变填充的例子：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # 创建一个渐变颜色映射 cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap', ['blue', 'red']) # 创建一个渐变对象 gradient = LinearGradient(x0=0, y0=0, x1=1, y1=1, cmap=cmap, alpha=0.5) # 创建一个多边形并应用渐变填充 polygon = patches.Polygon(vertices, closed=True, edgecolor='black', linewidth=1.5, facecolor=gradient) # 创建图形和轴 fig, ax = plt.subplots() # 添加多边形到轴 ax.add_patch(polygon) # 显示图表 plt.show()

2. 多边形与数据可视化

多边形填充可以与数据可视化结合使用，例如创建地图或展示地理数据。以下是一个使用多边形填充展示数据的例子：

import numpy as np # 创建一些示例数据 x = np.random.rand(4) y = np.random.rand(4) vertices = np.c_[x, y] # 创建一个多边形并应用渐变填充 polygon = patches.Polygon(vertices, closed=True, edgecolor='black', linewidth=1.5, facecolor='skyblue') # 创建图形和轴 fig, ax = plt.subplots() # 添加多边形到轴 ax.add_patch(polygon) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim(0, 1) ax.set_ylim(0, 1) # 显示图表 plt.show()