Python 人形中的人形中的人形

我正在尝试使用

matplotlib

以图形中的图形绘制图形。因为正方形是最直接的画法，所以我从正方形开始。最后，我想为具有一定宽度的多边形编写一个生成器。在给定的示例中，这将是一个4角多边形，具有直角和宽度1

我当前的代码绘制了以下内容，这与预期的一样，几乎与预期的一样

注意

2,2

和

2,3

之间有一条线，如果使用正确的算法而不是当前代码，我认为可以删除这条线

上面的总结是一个方形框，分为两个框，振幅随着

1

的增加而增加，假设较大的框在其余框的后面

我编写生成上述代码的方法实际上不是一个函数。这是一个非常丑陋的点集合，恰好类似于空心正方形

将matplotlib.path导入为mpath
将matplotlib.patches作为MPatch导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
图，ax=plt.子批次（）
内部振幅=1.0
外部振幅=3.0
路径_in=mpath.Path
路径\u在\u数据中=[
（路径_in.MOVETO，（内部_振幅，-内部_振幅）），
（线路中的路径，（-内部振幅，-内部振幅）），
（线路中的路径，（-内部振幅，内部振幅）），
（路径_in.LINETO，（内部_振幅，内部_振幅）），
（路径μin.CLOSEPOLY，（内振幅，-内振幅）），
]
代码，垂直=zip（*路径在数据中）
路径_in=mpath.path（顶点、代码）
patch_in=mpatches.PathPatch（路径_in，facecolor='g'，alpha=0.3）
ax.添加修补程序（修补程序插入）
x、 y=zip（*顶点中的路径）
直线，=ax.plot（x，y，'go-'）
路径_out=mpath.Path
路径输出数据=[
（路径out.MOVETO，（外部振幅，-外部振幅）），
（Path_out.LINETO，（-OUTER_振幅，-OUTER_振幅）），
（Path_out.LINETO，（-OUTER_振幅，OUTER_振幅）），
（Path_out.LINETO，（外部振幅，外部振幅）），
（Path_out.LINETO，（外部_振幅，外部_振幅-内部_振幅）），
（路径输出线到，（（外振幅-内振幅），外振幅-内振幅）），
（路径输出线到，（（外振幅-内振幅），-（外振幅-内振幅）），
（路径out.LINETO，（外振幅-内振幅，-（外振幅-内振幅）），
（Path_out.LINETO，（外部_振幅-内部_振幅，外部_振幅-内部_振幅）），
（Path_out.LINETO，（外部_振幅，外部_振幅-内部_振幅）），
（路径_out.CLOSEPOLY，（外部_振幅，外部_振幅-内部_振幅）），
]
代码，垂直=zip（*路径输出数据）
path\u out=mpath.path（顶点、代码）
patch_out=mpatches.PathPatch（路径_out，facecolor='r'，alpha=0.3）
ax.添加修补程序（修补程序）
plt.title（‘正方形中的正方形’）
ax.grid（）
ax.轴（“相等”）
plt.show（）

请注意，我考虑这个话题来进行代码审查，因为我正在寻找扩展我的功能，而不仅仅是一个符合最佳实践的重写。我觉得我完全错了。第一件事

---

假设多边形的外部有一个形状相同、宽度至少相同且内部完全填充的条带，那么如何使用matplotlib绘制具有一定宽度的多边形？

仅在matplotlib中处理多边形可能会非常乏味。幸运的是，有一个非常好的库用于此类操作：。 出于您的目的，

parallel\u offset

功能是一个不错的选择。 您感兴趣的多边形的边界由

ring1

、

ring2

和

ring3

定义：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import shapely.geometry as sg
from descartes.patch import PolygonPatch

# if I understood correctly you mainly need the difference d here
INNER_AMPLITUDE = 0.1
OUTER_AMPLITUDE = 0.2
d = OUTER_AMPLITUDE - INNER_AMPLITUDE

# fix seed, for reproducability
np.random.seed(11111)

# a function to produce a "random" polygon
def random_polygon():
    nr_p = np.random.randint(7,15)
    angle = np.sort(np.random.rand(nr_p)*2*np.pi)
    dist = 0.3*np.random.rand(nr_p) + 0.5
    return np.vstack((np.cos(angle)*dist, np.sin(angle)*dist)).T

# your input polygon
p = random_polygon()

# create a shapely ring object
ring1 = sg.LinearRing(p)
ring2 = ring1.parallel_offset(d, 'right', join_style=2, mitre_limit=10.)
ring3 = ring1.parallel_offset(2*d, 'right', join_style=2, mitre_limit=10.)

# revert the third ring. This is necessary to use it to procude a hole
ring3.coords = list(ring3.coords)[::-1]

# inner and outer polygon
inner_poly = sg.Polygon(ring1)
outer_poly = sg.Polygon(ring2, [ring3])

# create the figure
fig, ax = plt.subplots(1)

# convert them to matplotlib patches and add them to the axes
ax.add_patch(PolygonPatch(inner_poly, facecolor=(0,1,0,0.4),
    edgecolor=(0,1,0,1), linewidth=3))
ax.add_patch(PolygonPatch(outer_poly, facecolor=(1,0,0,0.4),
    edgecolor=(1,0,0,1), linewidth=3))

# cosmetics
ax.set_aspect(1)
plt.axis([-1.5, 1.5, -1.5, 1.5])
plt.grid()
plt.show()

结果:

---

我不确定我是否正确理解了你的问题。你能澄清一下吗：a）你想处理任意多边形而不仅仅是矩形吗？b） 你的意见是什么？内部（绿色）多边形？c） 输出是什么？红色边框？@hitzg a）最好是任意多边形，但如果它一开始只在矩形上工作就可以了。b）

内部振幅

和

外部振幅

被视为输入，脚本不接受参数。这些是负责绿色（内部）和红色（外部）。c） 输出是绿色和红色之间的白色带。好的，谢谢。我有点困惑：我的印象是白色的带子不存在。如果只给出了

内部振幅

和

外部振幅

，那么什么定义了红色波段的宽度？@hitzg从技术上讲，白色波段不存在，它只通过反转图片而存在。我感兴趣的是多边形的边界，而不是多边形本身。红带的宽度在很大程度上是无关紧要的，除了我认为如果红带在白带大小的某个地方看起来会更好。它的宽度是由它自身的振幅和内部正方形的振幅决定的。我花了一段时间才复制出来，但效果很好：-）