matplotlib.patches.Arc

class matplotlib.patches.Arc(xy, width, height, angle=0.0, theta1=0.0, theta2=360.0, **kwargs) [source]

Bases: matplotlib.patches.Ellipse

Эллиптическая дуга, т.е. сегмент эллипса.

Из-за внутренних оптимизаций использование Arc имеет некоторые ограничения:

Дуга не может быть залита.
Дуга должна использоваться в экземпляре Axes — её нельзя добавлять непосредственно в Figure, так как она оптимизирована для рендеринга только сегментов, находящихся внутри области осей с высоким разрешением.

Параметры:

xy(float, float): Центр эллипса.
widthfloat: Длина горизонтальной оси.
heightfloat: Длина вертикальной оси.
anglefloat: Поворот эллипса в градусах (против часовой стрелки).
theta1, theta2float, optional: Начальный и конечный углы дуги в градусах. Эти значения относительны к angle, например, если angle = 45 и theta1 = 90, то абсолютный начальный угол составляет 135. По умолчанию theta1 = 0, theta2 = 360, т.е. полный эллипс. Дуга рисуется против часовой стрелки. Углы, большие или равные 360 или меньшие 0, представлены эквивалентным углом в диапазоне [0, 360), взятым по модулю от входного значения по отношению к 360.

Другие параметры:

**kwargsPatch properties

Большинство свойств Patch поддерживаются в качестве ключевых аргументов, за исключением fill и facecolor, так как заливка не поддерживается.

Свойство	Описание
`agg_filter`	функция фильтра, которая принимает (m, n, 3) массив чисел с плавающей точкой и значение dpi, и возвращает (m, n, 3) массив
`alpha`	число с плавающей точкой или None
`animated`	bool
`antialiased` или aa	неизвестно
`capstyle`	{'butt', 'round', 'projecting'}
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	bool
`clip_path`	Patch или (Path, Transform) или None
`color`	цвет
`contains`	вызываемая функция
`edgecolor` или ec	цвет или None или 'auto'
`facecolor` или fc	цвет или None
`figure`	`Figure`
`fill`	bool
`gid`	строка
`hatch`	{'/', '\', '\|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}
`in_layout`	bool
`joinstyle`	{'miter', 'round', 'bevel'}
`label`	объект
`linestyle` или ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (смещение, последовательность включения-выключения), ...}
`linewidth` или lw	число с плавающей точкой или None
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	None или bool или число с плавающей точкой или вызываемая функция
`rasterized`	bool или None
`sketch_params`	(масштаб: число с плавающей точкой, длина: число с плавающей точкой, случайность: число с плавающей точкой)
`snap`	bool или None
`transform`	`Transform`
`url`	строка
`visible`	bool
`zorder`	число с плавающей точкой

draw(self, renderer) [source]

Рисование дуги на заданном renderer.

Примечания

Эллипсы обычно рисуются с помощью приближения, использующего восемь кубических сплайнов Безье. Ошибка этого приближения составляет 1.89818e-6, согласно этому не проверенному источнику:

Lancaster, Don. Приближение окружности или эллипса с помощью четырёх кубических сплайнов Безье.

http://www.tinaja.com/glib/ellipse4.pdf

Есть случай, когда очень большие эллипсы должны быть нарисованы с очень высокой точностью, а отрисовка всего эллипса достаточным количеством сегментов (либо сплайнов, либо отрезков прямых) слишком дорогостояща. Поэтому, в случае, когда любой из радиусов эллипса достаточно большой, чтобы ошибка приближения сплайном была заметна (больше одного пиксельного смещения от идеала), используется другой метод.

В этом случае рисуются только видимые части эллипса, и каждая видимая дуга использует фиксированное количество сегментов сплайна (8). Алгоритм происходит следующим образом:

Определяются точки пересечения эллипса с ограничивающим прямоугольником осей координат. (Это делается путём выполнения обратного преобразования ограничивающего прямоугольника осей координат таким образом, что он относиться к единичной окружности — это упрощает вычисление пересечения по сравнению с прямым вычислением пересечения вращающегося эллипса).

Это использует алгоритм "линия, пересекающая окружность" из:

Vince, John. Геометрия для компьютерной графики: формулы, примеры и доказательства. Лондон: Springer-Verlag, 2005.
Вычисляются углы каждой из точек пересечения.
Проходя против часовой стрелки, начиная с положительного направления оси x, каждая из видимых дуговых сегментов между парами вершин рисуется с помощью техники приближения дуги Безье, реализованной в matplotlib.path.Path.arc().

Примеры использования `matplotlib.patches.Arc`

Эллипс с Единицами

<img alt="Примеры графиков в Matplotlib" src="data:image/png;base64,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

Примеры графиков в Matplotlib

matplotlib.patches.Arc

Примечания

Примеры использования matplotlib.patches.Arc

Примеры использования `matplotlib.patches.Arc`