patches.Rectangle((x,y),width,height)参数

from  matplotlib import patches

　　采用patches.Rectangle()绘制长方形

获得了长方形对象后，使用对画布添加对象的命令add_artist()，将矩形添加到我们的图像中；

例子：画有序条形图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

from  matplotlib import patches


# step1 : 导入数据
df_raw = pd.read_excel("C:\\Users\\30565\\Documents\\Python Scripts\\data-visualization-50\\mpg_ggplot2.xlsx")
df_raw.head()

　　

 

df = df_raw[['cty','manufacturer']].groupby("manufacturer").apply(lambda x:x.mean())
df

　　

df.sort_values('cty',inplace=True)   #排序
df.reset_index(inplace=True)         #修正索引

# step2: 绘制有序条形图
fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,10)) #往后均是对ax坐标系操作
# 绘制柱状图
ax.vlines(x=df.index                       #横坐标
          ,ymin=0                          # 柱状图在y轴的起点
          ,ymax = df.cty                 # 柱状图在y轴的终点
          ,color = 'firebrick'           # 柱状图的颜色
          ,alpha = 0.7                   # 柱状图的透明度
          ,linewidth = 20)                # 柱状图的线宽

# step3：添加文本
    # enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，
for i, cty, in enumerate(df.cty):       
    ax.text(i,                                  # 文本的横坐标位置
            cty+0.5,                            # 文本的纵坐标位置
            round(cty, 1),                      # 对文本中数据保留一位小数
            horizontalalignment = 'center')     # 相对于xy轴，水平对齐
    
# step4：添加补丁
    # 添加绿色的补丁
p1 = patches.Rectangle((0.57, -0.005),                # 矩形左下角坐标 
                      width = 0.335,                   # 矩形的宽度
                      height = 0.13,                  # 矩形的高度
                      alpha = 0.1,                    # 矩阵的透明度
                      facecolor = 'green'            # 是否填充矩阵(设置为绿色)
                      )    # 保持矩形显示在图像最上方
    # 添加红色的补丁
p2 = patches.Rectangle((0.124, -0.005),               # 矩形左下角坐标
                      width = 0.446,                   # 矩形的宽度
                      height = 0.13,                  # 矩形的高度
                      alpha = 0.1,                    # 矩阵的透明度
                      facecolor = 'red'             # 是否填充矩阵(设置为红色)
                      )     # 保持矩形显示在图像最上方
    # 将补丁添加至画布
fig.add_artist(p1)                       # 获取子图，并且将补丁添加至子图
fig.add_artist(p2)                       # 获取子图，并且将补丁添加至子图

  # step5：装饰
ax.set(ylabel='Miles Per Gallon',ylim=(0, 30)) 
    # 横坐标的刻度标尺
plt.xticks(df.index,                            # 横坐标的刻度位置
          df.manufacturer.str.upper(),          # 刻度标尺的内容（先转化为字符串，再转换为大写）
          rotation = 60,                        # 旋转角度
          horizontalalignment = 'right',        # 相对于刻度标尺右移
          fontsize = 12)                        # 字体尺寸
plt.title('Bar Chart for Highway Mileage',   # 子图标题名称
            fontdict = {'size': 22})            # 标题字体尺寸

plt.show()            # 显示图像

　　

 

观察 patches.Rectangle((x,y),width,height)参数

发现其中的x,y和坐标轴中的x,y是不一致的，也就是我们建立的坐标轴是没用的！

我们发现，x,y,width,height均是小于1的数据，通过测试发现，其实整个画布的左下角坐标是（0，0）,width=1,height=1

如

 问题1 ：请使用Rectangle和add_artist，画出NASSAN和TOYOTA柱子之间，和NASSAN一样高的长方形

p0 = patches.Rectangle((0.62, 0.127),                # 矩形左下角坐标 
                      width = 0.037,                   # 矩形的宽度
                      height = 0.453,                  # 矩形的高度
                      alpha = 0.1,                    # 矩阵的透明度
                      facecolor = 'blue'            # 是否填充矩阵(设置为绿色)
                      )    # 保持矩形显示在图像最上方

　　

 

 问题2： 之前学过add_patch()，那么这里可以用add_patch()替换？

p1 = patches.Rectangle((-2.0, -1),            # 补丁左下角的坐标
                      width = .3,             # 补丁的宽度
                      height = 3,             # 补丁的高度
                      alpha = .2,             # 补丁的透明度
                      facecolor = 'red')      # 补丁内部的颜色
p2 = patches.Rectangle((1.5, 27),           # 补丁左下角的坐标
                      width = .8,             # 补丁的宽度
                      height = 5,             # 补丁的高度
                      alpha = .2,             # 补丁的透明度
                      facecolor = 'green')    # 补丁内部的颜色
plt.gca().add_patch(p1)                       # 获取子图，并且将补丁添加至子图
plt.gca().add_patch(p2)                       # 获取子图，并且将补丁添加至子图

 

 

 这里也遇到过：

def encircle(x, y, ax=None, **kw):
    if not ax: ax = plt.gca()                         # 如果没有子图对象，那么就创建一个新的子图对象
    # np.c_中的c是column（列）的缩写，是按列叠加两个矩阵的意思，也可以说是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。
    p = np.c_[x, y]
    hull = ConvexHull(p)                              # 将数据集输入到ConverHull中，自动生成凸包类型的对象(hull)
    ploy = plt.Polygon(p[hull.vertices, :], **kw)     # 利用plt.Polygon绘制多边形
    ax.add_patch(ploy)                                # 将多边形ploy修补到当前子图中 

 

 无论是plt.gca().add_patch()或者是ax.add_patch()操作对象均是ax，也就是坐标轴内的范围和标题/坐标轴的名称这些字，但是不包括名称后面的画布

因此ax.add_patch()只能对坐标轴内的范围有效，因此我们相对轴外的范围（画布的领域）进行操作，需要对fig操作！

 

而fig上是没有add_patch()这个方法的，因此只能采用add_artist()，如

fig.add_patch(p0)

　　

 

 

 相对的，ax上却可以使用add_artist()，其功能和add_patch()一样，知识在轴内显示图像，如

p1 = patches.Rectangle((-2.0, -1),            # 补丁左下角的坐标
                      width = .3,             # 补丁的宽度
                      height = 3,             # 补丁的高度
                      alpha = .2,             # 补丁的透明度
                      facecolor = 'red')      # 补丁内部的颜色
p2 = patches.Rectangle((1.5, 27),           # 补丁左下角的坐标
                      width = .8,             # 补丁的宽度
                      height = 5,             # 补丁的高度
                      alpha = .2,             # 补丁的透明度
                      facecolor = 'green')    # 补丁内部的颜色
# plt.gca().add_patch(p1)                       # 获取子图，并且将补丁添加至子图
# plt.gca().add_patch(p2)                       # 获取子图，并且将补丁添加至子图
plt.gca().add_artist(p1)
plt.gca().add_artist(p2)

　依然可以获得正确的结果；