contains_point মেথড চেয়ে দ্রুত এলিপসের ভিতরে পয়েন্ট চেক করতে নিচের ধাপগুলো ফলো করতে পারেন:
- ফিগার সাইজ সেট করুন এবং সাবপ্লটের মধ্যে ও চারপাশে প্যাডিং অ্যাডজাস্ট করুন।
- একটি ফিগার এবং সাবপ্লটের সেট তৈরি করুন।
- অ্যাসপেক্ট রেশিও সমান সেট করুন।
- Numpy ব্যবহার করে x এবং y ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।
- এলিপসের সেন্টার, হাইট, উইডথ এবং অ্যাঙ্গেল ইনিশিয়ালাইজ করুন।
- একটি স্কেল-ফ্রি এলিপস পান।
- অ্যাক্সিসের প্যাচে একটি '~.Patch' যোগ করুন; প্যাচ রিটার্ন করুন।
- যদি পয়েন্ট এলিপসের ভিতরে থাকে, তবে এর কালার "red" করুন অন্যথায় "green"।
- scatter() মেথড ব্যবহার করে x এবং y ডেটা পয়েন্ট প্লট করুন, কালারসহ।
- ফিগার প্রদর্শন করতে show() মেথড ব্যবহার করুন।
উদাহরণ
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 <= 1)[0]] = 'red'
ax.scatter(x, y, c=colors, linewidths=0.7)
plt.show()
আউটপুট
