如何使用 Matplotlib 绘制 Shapely 多边形和对象？

Question

我想在我的计算几何项目中使用 Shapely。为此，我需要能够可视化和显示多边形、线条和其他几何对象。我已经尝试使用 Matplotlib，但我遇到了麻烦。

from shapely.geometry import Polygon
import matplotlib.pyplot as plt

polygon1 = Polygon([(0,5),
                    (1,1),
                    (3,0),
                    ])

plt.plot(polygon1)
plt.show()

我希望能够在绘图中显示此多边形。我将如何更改我的代码来执行此操作？

Answer 1

这可能有点矫枉过正，但作为其他好的 cmets 的替代品，我会添加一个安装 QGIS 的选项 - 一个用于处理几何图形的免费软件。您需要做的就是将几何图形保存为形状文件 (.shp)、geoJSON 或任何其他格式，然后使用 QGIS 打开它。如果你正在计划一个大项目，最后可能比使用 matplotlib 更方便。

Answer 2

用途：

import matplotlib.pyplot as plt

x,y = polygon1.exterior.xy
plt.plot(x,y)

或者，更简洁：

plt.plot(*polygon1.exterior.xy)

Answer 3

如果您的数据在 .shp 文件中，我会推荐 geopandas：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

shapefile = gpd.read_file("path/to/shapes.shp")
shapefile.plot()
plt.show()

Answer 4

有点晚了，但我发现最方便的方法是使用上面建议的 Geopandas，但无需先写入文件。

from shapely.geometry import Polygon
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd

polygon1 = Polygon([(0,5),
                    (1,1),
                    (3,0),
                    ])

 p = gpd.GeoSeries(polygon1)
 p.plot()
 plt.show()

查看Geopandas.GeoSeries 的文档

Answer 5

我厌倦了 Matplotlib 用于创建这些绘图图像的 janky API，因此我创建了自己的库。 Python 模块称为WKTPlot，并使用Bokeh 制作数据的交互式绘图。我有关于如何绘制 WKT 字符串数据以及来自 Shapefile 的数据的示例。

它支持所有最匀称的几何类型：

• 点
• 多点
• 线串
• 多行字符串
• 线性环
• 多边形
• 多多边形
• 几何集合

Answer 6

这是一个使用 matplotlib 补丁的解决方案，它也解决了漏洞：

import numpy as np
import shapely.geometry as sg
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches


def add_polygon_patch(coords, ax, fc='blue'):
    patch = patches.Polygon(np.array(coords.xy).T, fc=fc)
    ax.add_patch(patch)


border = [(-10, -10), (-10, 10), (10, 10), (10, -10)]  # Large square
holes = [
    [(-6, -2), (-6, 2), (-2, 2), (-2, -2)],  # Square hole
    [(2, -2), (4, 2), (6, -2)]               # Triangle hole
]
region = sg.Polygon(shell=border, holes=holes)

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

add_polygon_patch(region.exterior, ax)
for interior in region.interiors:
    add_polygon_patch(interior, ax, 'white')
        
ax.axis('equal')
plt.show()

Answer 7

您也可以“跟随”Shapely 用户手册中的源代码：（点击“源代码”）。

此处提供的“源代码”不是实际的 Shapely 源代码，而是用户手册中用于创建示例的代码。使用 Shapely 用户手册中的“示例代码”，您可以快速创建具有相同友好风格的图像。

您将需要“figures”模块，它只是一个简短的、非常简单的 python 文件，来自：https://github.com/Toblerity/Shapely/blob/main/docs/code/figures.py。 （取自https://gis.stackexchange.com/questions/362492/shapely-examples-use-figures-what-is-this-library）

Answer 8

几何可以是Point、LineString、Polygon，以及它们的集合版本MultiPoint、MultiLineString、MultiPolygon。

点

只需将坐标传递给pyplot：

points = (point1, point2, point3, point3D)
xs = [point.x for point in points]
ys = [point.y for point in points]

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.scatter(xs, ys)

线串

只需将 x 和 y 集合传递给 pyplot。它们是使用xy 属性获得的。该属性返回如下内容：

(array('d', [3.0, 2.0, 9.0]), array('d', [6.0, -1.0, 4.0]))

并且可以这样使用：

ax.plot(line.xy[0], line.xy[1])
ax.plot(*line.xy) # Equivalent

多边形

对于Polygon，currently accepted answer 确实只适用于退化的多边形，即没有孔的多边形。这是一个适用于任何多边形的版本，带有颜色和其他属性的常用关键字。这不是我的设计，只是改编自GeoPandas source

import numpy as np
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
from matplotlib.collections import PatchCollection


# Plots a Polygon to pyplot `ax`
def plot_polygon(ax, poly, **kwargs):
    path = Path.make_compound_path(
        Path(np.asarray(poly.exterior.coords)[:, :2]),
        *[Path(np.asarray(ring.coords)[:, :2]) for ring in poly.interiors])

    patch = PathPatch(path, **kwargs)
    collection = PatchCollection([patch], **kwargs)
    
    ax.add_collection(collection, autolim=True)
    ax.autoscale_view()
    return collection

这样使用：

from shapely.geometry import Polygon
import matplotlib.pyplot as plt


# Input polygon with two holes
# (remember exterior point order is ccw, holes cw else
# holes may not appear as holes.)
polygon = Polygon(shell=((0,0),(10,0),(10,10),(0,10)),
                  holes=(((1,3),(5,3),(5,1),(1,1)),
                         ((9,9),(9,8),(8,8),(8,9))))

fig, ax = plt.subplots()
plot_polygon(ax, polygon, facecolor='lightblue', edgecolor='red')

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对于Multi- 集合，只需在每个元素上调用 plot 函数即可。