Заливка ЗА ПРЕДЕЛАМИ полигона | массив Маски, где indicies вне круговой границы?

Все, что мне действительно нужно, это замаскировать числа в 2-м массиве, которые расположен за этой границей круг, созданный с помощью x и y, так что когда 2D-массив рассматривается как цвет сюжет или контур внутри круга будет изображение, а снаружи будет выкрашены в белый цвет.

У вас есть два варианта:

Во-первых, вы можете использовать маскированный массив для изображений. Это более сложно, но немного более надежно. Чтобы замаскировать массив за пределами круга, сгенерируйте карту расстояний от центральной точки и замаскируйте, где расстояние больше радиуса.

Более простой вариант - обрезать области вне патча с помощью im.set_clip_path () после того, как вы построили изображение.

См. этот пример из галереи matplotlib . К сожалению, по моему опыту, с некоторыми осями (не декартовыми осями) это может быть немного некорректно. Однако в любом другом случае он должен работать безупречно.

Edit: Между прочим, вот как сделать то, что вы изначально просили : построить многоугольник с дырой внутри. Однако, если вы просто хотите замаскировать изображение, вам лучше выбрать один из двух вариантов, указанных выше.

Edit2: Просто чтобы дать быстрый пример обоих способов ...

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

def main():
    # Generate some random data
    nx, ny = 100, 100
    data = np.random.random((ny,nx))

    # Define a circle in the center of the data with a radius of 20 pixels
    radius = 20
    center_x = nx // 2
    center_y = ny // 2

    plot_masked(data, center_x, center_y, radius)
    plot_clipped(data, center_x, center_y, radius)
    plt.show()

def plot_masked(data, center_x, center_y, radius):
    """Plots the image masked outside of a circle using masked arrays"""
    # Calculate the distance from the center of the circle
    ny, nx = data.shape
    ix, iy = np.meshgrid(np.arange(nx), np.arange(ny))
    distance = np.sqrt((ix - center_x)**2 + (iy - center_y)**2)

    # Mask portions of the data array outside of the circle
    data = np.ma.masked_where(distance > radius, data)

    # Plot
    plt.figure()
    plt.imshow(data)
    plt.title('Masked Array')

def plot_clipped(data, center_x, center_y, radius):
    """Plots the image clipped outside of a circle by using a clip path"""
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)

    # Make a circle
    circ = patches.Circle((center_x, center_y), radius, facecolor='none')
    ax.add_patch(circ) # Plot the outline

    # Plot the clipped image
    im = ax.imshow(data, clip_path=circ, clip_on=True)

    plt.title('Clipped Array')

main()

Правка 2: Нанесение многоугольника маски поверх исходного графика: Вот еще немного подробностей о том, как построить многоугольник, который маскирует все, что находится за его пределами, на текущем графике. По-видимому, лучшего способа вырезать контурные графики нет (во всяком случае, я мог найти ...).

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()