Python 用matplotlib填充区域补码

我目前正在用Python和matplotlib实现一些东西。我知道如何绘制多边形，也知道如何填充它们，但是除了多边形的内部，我如何填充所有东西？为了更清楚，我想修改下面的结果，使用

axhspan

和

axvspan

，通过剪切水平和垂直红线来获得一个红色矩形（在该矩形外，所有内容都是现在的图案填充）：

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如果您只需要一个矩形的补码，可以在其周围绘制4个矩形（如示例图像中可见的4个矩形）。可以使用

xlim（）

和

ylim（）

获得打印边的坐标

我不确定Matplotlib是否提供了一种绘制多边形外部的方法…

问（并回答）了这个问题。查看已接受答案中的“编辑2”。它描述了如何创建一个与打印边界大小相同的矢量多边形，然后如何在其中创建一个孔以匹配要补充的形状。它通过指定线条代码来实现这一点，线条代码定义了笔在移动时是否绘制

以下是上述参考帖子中与此问题相关的部分：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    # Contour some regular (fake) data
    grid = np.arange(100).reshape((10,10))
    plt.contourf(grid)

    # Verticies of the clipping polygon in counter-clockwise order
    #  (A triange, in this case)
    poly_verts = [(2, 2), (5, 2.5), (6, 8), (2, 2)]

    mask_outside_polygon(poly_verts)

    plt.show()

def mask_outside_polygon(poly_verts, ax=None):
    """
    Plots a mask on the specified axis ("ax", defaults to plt.gca()) such that
    all areas outside of the polygon specified by "poly_verts" are masked.  

    "poly_verts" must be a list of tuples of the verticies in the polygon in
    counter-clockwise order.

    Returns the matplotlib.patches.PathPatch instance plotted on the figure.
    """
    import matplotlib.patches as mpatches
    import matplotlib.path as mpath

    if ax is None:
        ax = plt.gca()

    # Get current plot limits
    xlim = ax.get_xlim()
    ylim = ax.get_ylim()

    # Verticies of the plot boundaries in clockwise order
    bound_verts = [(xlim[0], ylim[0]), (xlim[0], ylim[1]), 
                   (xlim[1], ylim[1]), (xlim[1], ylim[0]), 
                   (xlim[0], ylim[0])]

    # A series of codes (1 and 2) to tell matplotlib whether to draw a line or 
    # move the "pen" (So that there's no connecting line)
    bound_codes = [mpath.Path.MOVETO] + (len(bound_verts) - 1) * [mpath.Path.LINETO]
    poly_codes = [mpath.Path.MOVETO] + (len(poly_verts) - 1) * [mpath.Path.LINETO]

    # Plot the masking patch
    path = mpath.Path(bound_verts + poly_verts, bound_codes + poly_codes)
    patch = mpatches.PathPatch(path, facecolor='white', edgecolor='none')
    patch = ax.add_patch(patch)

    # Reset the plot limits to their original extents
    ax.set_xlim(xlim)
    ax.set_ylim(ylim)

    return patch

if __name__ == '__main__':
    main()

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你提到的帖子是关于屏蔽2D像素图像的。尽管这可能是问题的近似解决方案，但理想的解决方案是通过矢量绘制（而不是像素绘制）。向下滚动到已接受答案的“Edid 2”，您将找到矢量解决方案。谢谢！实际上，“编辑2”中的

mask\u outside\u polygon

函数与一些阴影一起实现了这一点。