Python:在 voronoi 图上绘制 scipy 图

2024-01-02

我正在尝试在 scipy 图之上进行绘图。使用[此解决方案](Python:在 scipy 图之上绘图? (沃罗诺伊) https://stackoverflow.com/questions/45997002/python-plot-on-top-of-scipy-plot-voronoi/63181344#63181344)但仍然无法获得单个图。有人可以帮忙吗?提前致谢... 示例图如下并尝试将它们重叠:沃罗诺伊图 https://i.stack.imgur.com/d1zLN.png and 散点图 https://i.stack.imgur.com/Pq8bv.png

vor = Voronoi( points )
voronoi_plot_2d(vor)

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
x = []
y = []

with open('Junctions.csv','r') as csvfile:
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in plots:
        x.append((row[0]))
        y.append((row[1]))

fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(x,y,s=5,color='r')

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (x[i], y[i]), size = 6)

plt.show()

您可以将相同的轴发送到 Voronoi 图和散点图。这voronoi_plot_2d函数还包含轴作为参数:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import voronoi_plot_2d, Voronoi, KDTree

x = [.22, .2, .4, .44, .42, .61, .17, .2, .63, .66]
y = [.21, .43, .23, .41, .42, .31, .2, .17, .62, .65]

points = np.array([[.1, .1], [.12, .44], [.11, .7], [.39, .09], [.41, .5], [.7, .14], [.71, .65]])
vor = Voronoi(points)

tree = KDTree(points)
locs, ids = tree.query(list(zip(x,y)))

fig,ax = plt.subplots(1,1)
voronoi_plot_2d(vor,ax)
ax.scatter(x,y,s=20,color='r')

for i in range(0,len(x)):
    ax.annotate(ids[i], (x[i], y[i]), size = 10)

plt.show()

使用这四行(和一些任意数据)生成了这个图:

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