matplotlib clabel 上的 set_clip_path 未正确剪切

Question

我正在制作一个剪裁到多边形路径的等高线图：

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

fig = plt.figure()
axes = plt.subplot()
x,y = np.meshgrid( np.linspace(-10,10,51), np.linspace(-10,10,51) ) 
z = np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))
CS =  axes.contour(x, y, z, np.linspace(-1,1,11) )
axes.set_aspect('equal')

# clip contours by polygon
radius = 8
t = np.linspace(0,2*np.pi,101)
x_bound,y_bound = radius*np.sin(t),radius*(np.cos(t)+0.1*(np.cos(7*t)))
clip_map = Polygon(list(zip(x_bound,y_bound)),fc='#EEEEEE',ec='none')
axes.add_patch(clip_map)
for collection in CS.collections:
    collection.set_clip_path(clip_map)

# label the contours    
CLB = axes.clabel(CS, colors='black')
for text_object in CLB:
    text_object.set_clip_path(clip_map) # Doesn't do anything!

plt.show()

Text令我惊讶的是，尽管对象具有set_clip_path不返回错误的方法， 但标签并未被剪切：

如何将标签剪裁到灰色多边形区域之外？我是否需要手动查找 X 和 Y 位置、计算多边形中的点以及set_visible = False每个Text项目？为什么这段代码不能按原样运行？我正在使用 matplotlib 版本 1.5.1 和 python 3.5.1。

Answer 1

以防万一有人有一天遇到同样的问题，这里有一个解决方案，必须使用该shapely包来测试多边形中的点以设置对象的可见状态Text。它可以完成工作，但如果可以set_clip_path直接在Text对象上工作那就太好了。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon as ShapelyPolygon
from shapely.geometry import Point as ShapelyPoint

fig = plt.figure()
axes = plt.subplot()
x,y = np.meshgrid( np.linspace(-10,10,51), np.linspace(-10,10,51) ) 
z = np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))
CS =  axes.contour(x, y, z, np.linspace(-1,1,11) )
axes.set_aspect('equal')

# clip contours by polygon
radius = 8
t = np.linspace(0,2*np.pi,101)
x_bound,y_bound = radius*np.sin(t),radius*(np.cos(t)+0.1*(np.cos(7*t)))
clip_map = Polygon(list(zip(x_bound,y_bound)),fc='#EEEEEE',ec='none')
axes.add_patch(clip_map)
for collection in CS.collections:
    collection.set_clip_path(clip_map)

# label the contours    
CLB = axes.clabel(CS, colors='black')
clip_map_shapely = ShapelyPolygon(clip_map.get_xy())

for text_object in CLB:
    if not clip_map_shapely.contains(ShapelyPoint(text_object.get_position())):
        text_object.set_visible(False)

plt.show()