বিন্দু উপবৃত্তের ভিতরে আছে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য contains_point পদ্ধতির চেয়ে দ্রুত, আমরা নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি নিতে পারি -
- চিত্রের আকার সেট করুন এবং সাবপ্লটের মধ্যে এবং চারপাশে প্যাডিং সামঞ্জস্য করুন।
- একটি চিত্র এবং সাবপ্লটের একটি সেট তৈরি করুন।
- আকৃতির অনুপাত সেট করুন, সমান।
- numpy ব্যবহার করে x এবং y ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।
- উচ্চতা, উপবৃত্তের কেন্দ্র, উচ্চতা, প্রস্থ এবং কোণ শুরু করুন।
- একটি স্কেল বিনামূল্যে উপবৃত্ত পান৷ ৷
- অক্ষের প্যাচগুলিতে একটি '~.প্যাচ' যোগ করুন; প্যাচ ফেরত দিন।
- বিন্দুটি যদি উপবৃত্তের ভিতরে থাকে, তাহলে এর রঙ পরিবর্তন করে "লাল" অন্যথায় "সবুজ" করুন।
- scatter() ব্যবহার করে x এবং y ডেটা পয়েন্ট প্লট করুন পদ্ধতি, রং সহ।
- চিত্রটি প্রদর্শন করতে, শো() ব্যবহার করুন পদ্ধতি।
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 <=)[0]] = 'red'
ax.scatter(x, y, c=colors, linewidths=0.7)
plt.show() আউটপুট
