Comment puis-je ajouter des textures à mes barres et coins?

Je m'inspire de plusieurs bar et graphiques à l'aide de matplotlib.pyplot.bar() et matplotlib.pyplot.pie(). Dans ces deux fonctions, je peux changer les couleurs des barres et des quartiers.

Cependant, j'ai besoin d'imprimer ces cartes en noir et blanc. Il serait beaucoup plus utile d'être en mesure de mettre des textures sur les barres et les coins, semblable à la Line2D marqueur de la propriété qui est disponible pour les lignes de dessin. Je peux peut-être remplir les bars et les coins avec ces marqueurs d'une façon cohérente? Ou est-il un autre moyen pour arriver à quelque chose comme ça?

source d'informationauteur pemistahl

matplotlib python

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Avec bar()vous pouvez utiliser directement trappes (avec quelques backends): http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/hatch_demo.html:

Il fonctionne par ajout de la hatch argument à votre appel à bar().

Comme pour pie()il ne dispose pas d'un hatch mot-clé. Vous pouvez obtenir les individuel camembert patchs et ajouter des graduations à eux: vous obtenez les patchs avec:
```
patches = pie(…)[0]  # The first element of the returned tuple are the pie slices
```
puis vous appliquez les trappes pour chaque tranche (patch):
```
patches[0].set_hatch('/')  # Pie slice #0 hatched.
```
(trappes liste à http://matplotlib.org/api/artist_api.html#matplotlib.patches.Patch.set_hatch).

Et d'appliquer les modifications:
```
pyplot.draw()
```

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

patterns = [ "/" , "\\" , "|" , "-" , "+" , "x", "o", "O", ".", "*" ]

ax1 = fig.add_subplot(111)
for i in range(len(patterns)):
    ax1.bar(i, 3, color='red', edgecolor='black', hatch=patterns[i])


plt.show()

Comment puis-je ajouter des textures à mes barres et coins?

C'est dans la documentation ici:

http://matplotlib.org/api/artist_api.html#matplotlib.patches.Patch.set_hatch

Ok - donc à la texture un piechart, vous avez besoin pour ce faire:

si vous regardez ici:

Return value:
If autopct is None, return the tuple (patches, texts):

patches is a sequence of matplotlib.patches.Wedge instances
texts is a list of the label matplotlib.text.Text instances.

alors que nous regardons le Cales page, et de voir qu'il a un set_hatch() la méthode.

donc nous avons juste besoin d'ajouter quelques lignes à la piechart démo et...

Exemple 1:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

patterns = [ "/" , "\\" , "|" , "-" , "+" , "x", "o", "O", ".", "*" ]

ax1 = fig.add_subplot(111)
for i in range(len(patterns)):
    ax1.bar(i, 3, color='red', edgecolor='black', hatch=patterns[i])


plt.show()

Exemple 2:

"""
Make a pie chart - see
http://matplotlib.sf.net/matplotlib.pylab.html#-pie for the docstring.
This example shows a basic pie chart with labels optional features,
like autolabeling the percentage, offsetting a slice with "explode",
adding a shadow, and changing the starting angle.
"""
from pylab import *
import math
import numpy as np
patterns = [ "/" , "\\" , "|" , "-" , "+" , "x", "o", "O", ".", "*" ]
def little_pie(breakdown,location,size):
breakdown = [0] + list(np.cumsum(breakdown)* 1.0 / sum(breakdown))
for i in xrange(len(breakdown)-1):
x = [0] + np.cos(np.linspace(2 * math.pi * breakdown[i], 2 * math.pi *    
breakdown[i+1], 20)).tolist()
y = [0] + np.sin(np.linspace(2 * math.pi * breakdown[i], 2 * math.pi * 
breakdown[i+1], 20)).tolist()
xy = zip(x,y)
scatter( location[0], location[1], marker=(xy,0), s=size, facecolor=
['gold','yellow', 'orange', 'red','purple','indigo','violet'][i%7])
figure(1, figsize=(6,6))
little_pie([10,3,7],(1,1),600)
little_pie([10,27,4,8,4,5,6,17,33],(-1,1),800)
fracs = [10, 8, 7, 10]
explode=(0, 0, 0.1, 0)
piechart = pie(fracs, explode=explode, autopct='%1.1f%%')
for i in range(len(piechart[0])):
piechart[0][i].set_hatch(patterns[(i)%len(patterns)])
show()

Comment puis-je ajouter des textures à mes barres et coins?

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Cela peut vous aider:

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/demo_ribbon_box.html

qui utilise matplotlib.image.BboxImage

Je crois que cela peut redimensionner une image en fonction de données d'entrée.

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