contains_point मेथड से तेज़ी से चेक करने के लिए कि पॉइंट्स एलिप्स के अंदर हैं या नहीं, हम निम्नलिखित चरण ले सकते हैं:
- फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
- एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं।
- एस्पेक्ट रेशियो सेट करें, equal।
- Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- एलिप्स का सेंटर, ऊंचाई, चौड़ाई और कोण इनिशियलाइज़ करें।
- स्केल-फ्री एलिप्स प्राप्त करें।
- एक्सेस के पैचेज में '~.Patch' जोड़ें; पैच रिटर्न करें।
- यदि पॉइंट एलिप्स के अंदर है, तो उसका कलर "red" बदलें अन्यथा "green"।
- कलर्स के साथ scatter() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
- फिगर प्रदर्शित करने के लिए, show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots(1) ax.set_aspect('equal') x = np.random.rand(100) * 0.5 + 0.7 y = np.random.rand(100) * 0.5 + 0.7 center = (0.7789, 0.7789) width = 0.45 height = 0.20 angle = 45. ecl = patches.Ellipse(center, width, height, angle=angle, fill=False, edgecolor='green', linewidth=5) ax.add_patch(ecl) cosine = np.cos(np.radians(180. - angle)) sine = np.sin(np.radians(180. - angle)) xc = x - center[0] yc = y - center[1] xct = xc * cosine - yc * sine yct = xc * sine + yc * cosine rad_cc = (xct ** 2 / (width / 2.) ** 2) + (yct ** 2 / (height / 2.) ** 2) colors = np.array(['yellow'] * len(rad_cc)) colors[np.where(rad_cc <=)[0]] = 'red' ax.scatter(x, y, c=colors, linewidths=0.7) plt.show()आउटपुट
