ポイントがcontains_pointメソッド（Matplotlib）よりも速く楕円の内側にあるかどうかを確認します

ポイントがcontains_pointメソッドよりも速く楕円の内側にあるかどうかを確認するには、次の手順を実行します-

• 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
• 図とサブプロットのセットを作成します。
• アスペクト比を等しく設定します。
• numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。
• 楕円の中心、高さ、幅、角度を初期化します。
• スケールのない楕円を取得します。
• 軸のパッチに「〜.Patch」を追加します。パッチを返します。
• ポイントが楕円の内側にある場合は、色を「赤」に変更し、それ以外の場合は「緑」に変更します。
• scatter（）を使用してxおよびyデータポイントをプロットします 方法、色付き。
• 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.set_aspect('equal')

x = np.random.rand(100) * 0.5 + 0.7
y = np.random.rand(100) * 0.5 + 0.7

center = (0.7789, 0.7789)
width = 0.45
height = 0.20
angle = 45.
ecl = patches.Ellipse(center, width, height, angle=angle,
fill=False, edgecolor='green', linewidth=5)
ax.add_patch(ecl)

cosine = np.cos(np.radians(180. - angle))
sine = np.sin(np.radians(180. - angle))

xc = x - center[0]
yc = y - center[1]

xct = xc * cosine - yc * sine
yct = xc * sine + yc * cosine

rad_cc = (xct ** 2 / (width / 2.) ** 2) + (yct ** 2 / (height / 2.) ** 2)
colors = np.array(['yellow'] * len(rad_cc))
colors[np.where(rad_cc <=)[0]] = 'red'

ax.scatter(x, y, c=colors, linewidths=0.7)

plt.show()

出力