使用matplotlib.pyplot（Python）打印椭圆

如果这是一个愚蠢的问题，很抱歉，但是有没有一种简单的方法可以在Python中使用

matplotlib.pyplot

绘制椭圆？我希望会有类似于matplotlib.pyplot.arrow的东西，但我找不到任何东西

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使用

matplotlib.patches

和

draw\u artist

或类似工具是唯一的方法吗？我希望有一个更简单的方法，但文档并没有提供太多帮助。

您看到了吗？在这里他们使用。

matplotlib椭圆演示很好。但如果没有for循环，我无法在代码中实现它。我得到了一个轴的数字错误。这里是我所做的，当然xy中心是我自己的坐标，其宽度和高度基于我绘制椭圆的图像

from matplotlib.patches import Ellipse

plt.figure()
ax = plt.gca()

ellipse = Ellipse(xy=(157.18, 68.4705), width=0.036, height=0.012, 
                        edgecolor='r', fc='None', lw=2)
ax.add_patch(ellipse)

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此代码部分基于上的第一个代码框。参见上面Chris的回复，以获取指向

matplotlib.patches.Ellipse

的链接。如果不想使用面片，可以使用椭圆的参数方程：

x=u+a cos（t）；y=v+b sin（t）

其中：

借助二维旋转矩阵，椭圆可以旋转：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from math import pi, cos, sin

u=1.       #x-position of the center
v=0.5      #y-position of the center
a=2.       #radius on the x-axis
b=1.5      #radius on the y-axis
t_rot=pi/4 #rotation angle

t = np.linspace(0, 2*pi, 100)
Ell = np.array([a*np.cos(t) , b*np.sin(t)])  
     #u,v removed to keep the same center location
R_rot = np.array([[cos(t_rot) , -sin(t_rot)],[sin(t_rot) , cos(t_rot)]])  
     #2-D rotation matrix

Ell_rot = np.zeros((2,Ell.shape[1]))
for i in range(Ell.shape[1]):
    Ell_rot[:,i] = np.dot(R_rot,Ell[:,i])

plt.plot( u+Ell[0,:] , v+Ell[1,:] )     #initial ellipse
plt.plot( u+Ell_rot[0,:] , v+Ell_rot[1,:],'darkorange' )    #rotated ellipse
plt.grid(color='lightgray',linestyle='--')
plt.show()

返回：

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我希望能找到更接近标准绘图方法的方法，但我将在下一步对此进行研究。谢谢刚刚注意到您在matplotlib.pyplot中查找某些内容。对不起，我一开始没注意到。搜索

matplotlib.pyplot

API文档没有发现任何信息，因此我担心您将不得不使用

matplotlib.patches.eliple

谢谢，这似乎是我必须要做的。我本来希望pyplot包含一些基本的形状打印功能，但我想不可能什么都有@Casper如果你知道椭圆的原点和长/短轴，你可以简单地在轨迹上生成点。根本不需要补丁。在仔细查看matplotlib.patches之后，我意识到这是最简单的解决方案。演示非常有用。这对于快速绘图特别有用（当您更喜欢使用plt.plot/scatter等，而不是创建子绘图的轴时）。请注意，除非设置xlim/ylim，否则很难找到演示椭圆；）完全同意。对于如此简单的东西，这不是一个合理的抽象层次。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from math import pi, cos, sin

u=1.       #x-position of the center
v=0.5      #y-position of the center
a=2.       #radius on the x-axis
b=1.5      #radius on the y-axis
t_rot=pi/4 #rotation angle

t = np.linspace(0, 2*pi, 100)
Ell = np.array([a*np.cos(t) , b*np.sin(t)])  
     #u,v removed to keep the same center location
R_rot = np.array([[cos(t_rot) , -sin(t_rot)],[sin(t_rot) , cos(t_rot)]])  
     #2-D rotation matrix

Ell_rot = np.zeros((2,Ell.shape[1]))
for i in range(Ell.shape[1]):
    Ell_rot[:,i] = np.dot(R_rot,Ell[:,i])

plt.plot( u+Ell[0,:] , v+Ell[1,:] )     #initial ellipse
plt.plot( u+Ell_rot[0,:] , v+Ell_rot[1,:],'darkorange' )    #rotated ellipse
plt.grid(color='lightgray',linestyle='--')
plt.show()