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  • matplotlib 高阶之patheffect (阴影,强调)

    我们可以通过path来修饰Artist, 通过set_path_effects

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.patheffects as path_effects
    
    fig = plt.figure(figsize=(5, 1.5))
    ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
    ax.set_visible(False)
    text = fig.text(0.5, 0.5, 'Hello path effects world!
    This is the normal '
                              'path effect.
    Pretty dull, huh?',
                    ha='center', va='center', size=20)
    text.set_path_effects([path_effects.Normal()])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    添加阴影

    比之Normal更加有意思的是添加阴影

    import matplotlib.patheffects as path_effects
    
    text = plt.text(0.5, 0.5, 'Hello path effects world!',
                    path_effects=[path_effects.withSimplePatchShadow()])
    
    plt.plot([0, 3, 2, 5], linewidth=5, color='blue',
             path_effects=[path_effects.SimpleLineShadow(),
                           path_effects.Normal()])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    注意到,上面的例子中,我们用path_effects属性,分别为text和line2D添加了阴影

    使Artist变得突出

    想要完成这一步不敌,利用stroke是不错的选择,虽然我不知道这是什么东西

    fig = plt.figure(figsize=(7, 1))
    ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
    ax.set_visible(False)
    text = fig.text(0.5, 0.5, 'This text stands out because of
    '
                              'its black border.', color='white',
                              ha='center', va='center', size=30)
    text.set_path_effects([path_effects.Stroke(linewidth=3, foreground='black'),
                           path_effects.Normal()])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    更多效果

    fig = plt.figure(figsize=(8, 1))
    ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
    ax.set_visible(False)
    t = fig.text(0.02, 0.5, 'Hatch shadow', fontsize=75, weight=1000, va='center')
    t.set_path_effects([path_effects.PathPatchEffect(offset=(4, -4), hatch='xxxx',
                                                     facecolor='gray'),
                        path_effects.PathPatchEffect(edgecolor='white', linewidth=1.1,
                                                     facecolor='black')])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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