plt.circle函数参数

时间: 2023-08-20 15:05:44 浏览: 435
`plt.circle()` 是 Matplotlib 库中用于绘制圆形的函数,它的参数如下: - `x`:圆心的 x 坐标。 - `y`:圆心的 y 坐标。 - `radius`:圆的半径。 - `color`:圆的颜色。可以是字符串(如 `'red'`、`'blue'`)或 RGB 元组(如 `(0, 0, 1)` 表示蓝色)。 - `alpha`:圆的透明度。取值范围为 0(完全透明)到 1(完全不透明)。 - `linewidth`:圆边界的线宽。 - `linestyle`:圆边界的线型。可以是 `'solid'`(实线)、`'dashed'`(虚线)、`'dashdot'`(点划线)等。 - `fill`:是否填充圆形内部。可以是布尔值 `True` 或 `False`。 - `edgecolor`:圆边界的颜色。 除了以上参数外,还可以使用其他常用的 Matplotlib 参数来调整圆形的样式和显示效果。
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my_circle=plt.Circle

my_circle = plt.Circle(center, radius, **kwargs) 是 matplotlib 库中用于绘制圆形的函数。其中,center 是圆心的坐标,radius 是圆的半径,kwargs 是其他可选参数,比如颜色、线宽等等。这个函数会返回一个 Circle 对象,可以通过 add_artist() 方法将其添加到图形中。 例如,下面的代码可以绘制一个圆心在 (0,0) 处,半径为 1 的红色圆: ``` import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() my_circle = plt.Circle((0, 0), 1, color='r') ax.add_artist(my_circle) plt.show() ```

plt .plot 画圆

plt.plot函数在绘制线条时,并不能直接画出圆形。如果想要绘制一个圆形,可以使用matplotlib库中的plt.Circle函数来实现。具体步骤如下: 1. 导入必要的库: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2. 定义圆心坐标和半径: center = (x, y) # 圆心坐标 radius = r # 圆的半径 3. 创建一个Figure对象和一个Axes对象: fig, ax = plt.subplots() 4. 使用plt.Circle函数创建一个圆对象,并添加到Axes对象中: circle = plt.Circle(center, radius, fill=False) # 创建一个空心圆形 ax.add_patch(circle) # 将圆形添加到Axes对象中 5. 设置坐标轴范围: ax.set_xlim(x_min, x_max) # 设置x轴范围 ax.set_ylim(y_min, y_max) # 设置y轴范围 6. 显示图形: plt.show()

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解释如下代码:def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

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