将图形对象覆盖到 matplotlib 图答案

【问题标题】：Overlay a figure object to matplotlib plot将图形对象覆盖到 matplotlib 图
【发布时间】：2021-11-24 07:42:32
【问题描述】：

我有一个函数返回的图形对象。

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d, Delaunay
import shapely.geometry
import shapely.ops

points = np.random.random((20, 2))
print(points)
vor = Voronoi(points)
fig = voronoi_plot_2d(vor, show_vertices=True, show_points=True)
fig.add
plt.show()
print(vor.ridge_points)
print(vor.ridge_points[1,0])
print(vor.ridge_points[1,1])
plt.plot(points[vor.ridge_points[1,0]], points[vor.ridge_points[1,1]])
plt.show()

我想覆盖fig 在该行中创建的另一个图上 plt.plot(points[vor.ridge_points[1,0]], points[vor.ridge_points[1,1]])

关于如何在一个图中可视化两个图的建议会很有帮助。

【问题讨论】：

制作一个轴并将ax kwarg 传递给voronoi_plot_2d。
如果您省略了对plt.show() 的第一次调用，那么plt.plot(...) 将默认进一步绘制到已创建的绘图上。

标签： python matplotlib scipy figure

【解决方案1】：

您应该创建一个fig, ax 对象，并将ax 参数传递给voronoi_plot_2d，正如@Jody Klymak 在cmets 中所建议的那样，例如：

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d, Delaunay
import shapely.geometry
import shapely.ops
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
points = np.random.random((20, 2))
print(points)
vor = Voronoi(points)
voronoi_plot_2d(vor, show_vertices=True, show_points=True, ax=ax)

print(vor.ridge_points)
print(vor.ridge_points[1,0])
print(vor.ridge_points[1,1])
ax.plot(points[vor.ridge_points[1,0]], points[vor.ridge_points[1,1]])
plt.show()

【讨论】：