Để kiểm tra xem các điểm nằm bên trong ellipse nhanh hơn phương thức contains_point, chúng ta có thể thực hiện các Bước sau -
- Đặt kích thước hình và điều chỉnh phần đệm giữa và xung quanh các ô phụ.
- Tạo một hình và một tập hợp các tình huống phụ.
- Đặt tỷ lệ khung hình bằng nhau.
- Tạo các điểm dữ liệu x và y bằng cách sử dụng numpy.
- Khởi tạo tâm, chiều cao, chiều rộng và góc của hình elip.
- Nhận một hình elip miễn phí có tỷ lệ.
- Thêm một '~ .Patch' vào các bản vá lỗi 'trục; trả lại bản vá.
- Nếu điểm nằm bên trong hình elip, hãy đổi màu của nó thành "đỏ" còn "xanh".
- Vẽ đồ thị các điểm dữ liệu x và y bằng cách sử dụng scatter () phương pháp, với màu sắc.
- Để hiển thị hình này, hãy sử dụng show () phương pháp.
Ví dụ
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() Đầu ra
