除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。
这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。

matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象，
本篇抛砖引玉，介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。

其实matplitlib封装的各种现成的图形对象（柱状图，折线图，饼图等等）本质也是基于 patches 来绘制的。

1. 多边形类

多边形可以用在地理信息图表中，用来表示地理区域的边界或地理要素的形状；
也可以用来展示数据的分布区域或边界，比如用在散点图中。

几种常用的多边形绘制方式如下：

1.1. 矩形

绘制矩形用Rectangle对象。

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mptchfig = plt.figure(figsize=[6, 6])ax = fig.add_subplot(111)r1 = mptch.Rectangle(xy=(0.2, 0.3),                      height=0.5,                     width=0.7,                     color="lightblue")r2 = mptch.Rectangle(xy=(0.4, 0.6),                     height=0.3,                     width=0.2,                     angle=60,                     color="lightgreen")ax.add_patch(r1)ax.add_patch(r2)plt.show()

Rectangle对象的主要参数：

  1. xy：矩形的起始点，也就是左下角的点
  2. height：矩形的高
  3. width：矩形的宽，高和宽设置一样就是正方形
  4. angle：沿着起始点，逆时针旋转的角度
  5. color：矩形的颜色，默认蓝色

代码运行效果：

1.2. 任意多边形

任意多边形比较简单，给Polygon对象传入多边形的各个顶点即可。

fig = plt.figure(figsize=[6, 6])ax = fig.add_subplot(111)#三角形p1 = mptch.Polygon(xy=[(0.1, 0.1), (0.4, 0.1), (0.3, 0.6)],                    color='lightblue')#四边形p2 = mptch.Polygon(xy=[(0.5, 0.5), (0.9, 0.5),  (0.9, 0.1), (0.6, 0.2)],                    color='lightgreen')ax.add_patch(p1)ax.add_patch(p2)plt.show()

Polygon对象的主要参数：

  1. xy：多边形各个顶点的列表
  2. color：多边形的颜色，默认蓝色

代码运行效果：

1.3. 正多边形

虽然用Polygon对象也可以绘制正多边形，但是需要计算各个顶点的坐标位置，很麻烦。
matplotlib提供了专门绘制正多边形的对象CirclePolygon。

fig = plt.figure(figsize=[6, 6])ax = fig.add_subplot(111)p1 = mptch.CirclePolygon(xy=(0.3, 0.3),                          radius=0.2,                          resolution=6,                          color='lightgreen')p2 = mptch.CirclePolygon(xy=(0.6, 0.6),                          radius=0.2,                          resolution=8,                          color='lightblue')ax.add_patch(p1)ax.add_patch(p2)plt.show()

CirclePolygon对象的主要参数：

  1. xy：正多边形的中心点坐标
  2. radius：正多边形的外接圆半径
  3. resolution：正多边形的边数
  4. color：正多边形的颜色，默认蓝色

代码运行效果：

2. 圆形类

圆形类也是使用比较多的形状。

2.1. 圆和椭圆

绘制圆和椭圆分别用Circle和Ellipse对象。

fig = plt.figure(figsize=[6, 6])ax = fig.add_subplot(111)c = mptch.Circle(xy=(0.5, 0.5),                  radius=0.4,                  color="lightblue")e = mptch.Ellipse(xy=(0.5, 0.5),                   height=0.3,                   width=0.4,                   color="lightgreen")ax.add_patch(c)ax.add_patch(e)plt.show()

Circle对象的主要参数：

  1. xy：圆心坐标
  2. radius：圆的半径
  3. color：圆的颜色，默认蓝色

Ellipse对象的主要参数：

  1. xy：椭圆心坐标
  2. height：椭圆的高度
  3. width：椭圆的宽度
  4. color：椭圆的颜色，默认蓝色

**PS. **当椭圆的height和width设置一样时，椭圆就是圆了。

代码运行效果：

3. 圆弧和扇形

除了完整的圆，也可以绘制弧形（Arc对象）和扇形（Wedge对象）。

fig = plt.figure(figsize=[6, 6])ax = fig.add_subplot(111)#圆弧a = mptch.Arc(xy=(0.4, 0.7),               width=0.5, height=0.5,               angle=270,               theta1=0, theta2=120,               linewidth=10,               color="lightblue")#扇形w = mptch.Wedge(center=(0.3, 0.5),                 r=0.2,                 theta1=30, theta2=330,                 color="lightgreen")ax.add_patch(a)ax.add_patch(w)plt.show()

Arc对象的主要参数：

  1. xy：圆弧的圆心坐标
  2. width：圆弧的宽度
  3. height：圆弧的高度
  4. angle：圆弧朝向的角度，逆时针旋转
  5. theta1：圆弧开始的角度，逆时针旋转
  6. theta2：圆弧结束的角度，逆时针旋转
  7. linewidth：圆弧的粗细
  8. color：圆弧的颜色，默认蓝色

PS. width和height相等时，圆弧相当于是圆的一段，不相等时，圆弧相当于是椭圆的一段。
圆弧开始的角度其实就是 angle+theta1，结束的角度是angle+theta2。

Wedge对象的主要参数：

  1. xy：扇形的圆心坐标
  2. r：扇形的半径
  3. theta1：扇形开始的角度，逆时针旋转
  4. theta2：扇形结束的角度，逆时针旋转
  5. color：扇形的颜色，默认蓝色

代码运行效果：（本来想画个鱼钩钓鱼的抽象效果的，：））

4. 箭头

箭头也是一种比较常用的图形，可用来标注和指示数据的方向或关联性，比如增长或下降趋势；
还可以用来表示数据流向或关系。

matplotlib中用Arrow对象来绘制箭头。

fig = plt.figure(figsize=[6, 6])ax = fig.add_subplot(111)x, y, dx, dy  = 0.1, 0.2, 0.2, 0.2a1 = mptch.Arrow(x=x, y=y,                  dx=dx, dy=dy,                  width=0.2, color="lightblue")a2 = mptch.Arrow(x=x+dx, y=y+dy,                  dx=dx, dy=dy,                  width=0.4, color="lightgreen")ax.add_patch(a1)ax.add_patch(a2)plt.show()

Arrow对象的主要参数：

  1. x：箭头的起点X坐标
  2. y：箭头的起点Y坐标
  3. dx：箭头的终点X坐标偏移起点X坐标的值
  4. dy：箭头的终点Y坐标偏移起点Y坐标的值
  5. width：箭头的宽度
  6. color：箭头的颜色，默认蓝色

PS. 其实就是起点坐标(x, y)，终点坐标(x+dx, y+dy)。

代码运行效果：

5. 总结

几何图形是matplotlib最基本的能力，复杂花哨的分析图表归根结底都是这些基本的几何图形。

除了本篇介绍的这些，完整的patches可以参考官方文档：https://matplotlib.org/stable/api/patches_api.html