Как построить контур внешних краев на линии Matplotlib в Python?

Объекты в LineCollection не имеют четкого цвета края и цвета лица. Пытаясь установить стиль линии, вы влияете на стиль всего сегмента линии. Мне было проще создать желаемый эффект, используя серию патчей. Каждый патч представляет ребро графа. Цветом края, стилем линий, шириной линии и цветом лицевой стороны фрагментов можно управлять по отдельности. Хитрость заключается в создании функции для преобразования края в повернутый патч Rectangle.

import matplotlib.path as mpath
import matplotlib.patches as mpatches
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import networkx as nx

G = nx.Graph()
for i in range(10):
    G.add_node(i)
for i in range(9):
    G.add_edge(9, i)

# make a square figure so the rectangles look nice
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.xlim(-1.1, 1.1)
plt.ylim(-1.1, 1.1)

def create_patch(startx, starty, stopx, stopy, width, w=.1):
    # Check if lower right corner is specified.
    direction = 1
    if startx > stopx:
        direction = -1

    length = np.sqrt((stopy-starty)**2 + (stopx-startx)**2)
    theta = np.arctan((stopy-starty)/(stopx-startx))
    complement = np.pi/2 - theta

    patch = mpatches.Rectangle(
        (startx+np.cos(complement)*width/2, starty-np.sin(complement)*width/2), 
        direction * length,
        width,
        angle=180/np.pi*theta, 
        facecolor='#000000', 
        linestyle=':', 
        linewidth=width*10,
        edgecolor='k',
        alpha=.3
    )
    return patch

# Create layout before building edge patches
pos = nx.circular_layout(G)

for i, edge in enumerate(G.edges()):
    startx, starty = pos[edge[0]]
    stopx, stopy = pos[edge[1]]
    plt.gca().add_patch(create_patch(startx, starty, stopx, stopy, (i+1)/10))

plt.show()

В вашем примере вы заметили, что мы можем использовать положения ребер по осям X и Y, чтобы найти угол поворота. Здесь мы используем тот же трюк. Заметьте также, что иногда величина длины прямоугольника бывает отрицательной. Прямоугольный патч предполагает, что входные параметры x и y относятся к левому нижнему углу прямоугольника. Мы запускаем быструю проверку, чтобы убедиться, что это правда. Если false, мы сначала указали вершину. В этом случае мы рисуем прямоугольник назад под тем же углом.

Еще одна загвоздка: важно запустить алгоритм компоновки перед созданием патчей. Как только pos указан, мы можем использовать ребра для поиска начального и конечного местоположения.

Возможность улучшения: Вместо построения каждого патча по мере его создания вы можете использовать ПатчКоллекция и манипулировать патчами в пакетном режиме. В документах утверждается, что PatchCollection работает быстрее, но может не подходить для всех вариантов использования. Поскольку вы выразили желание устанавливать свойства для каждого патча независимо, коллекция может не обеспечивать необходимой вам гибкости.

Проблема окружения линии определенной ширины другой линией заключается в том, что линия определяется в координатах данных, а ширина линии выражается в физических единицах, а именно в точках. В целом это желательно, поскольку позволяет сделать ширину линии независимой от диапазона данных, уровня масштабирования и т. д. Это также гарантирует, что конец линии всегда будет перпендикулярен линии, независимо от положения осей.

Таким образом, контур линии всегда находится в смешанной системе координат, и окончательный вид не определяется до рисования фактической линии с помощью средства визуализации. Таким образом, для решения, которое учитывает (возможно, меняющиеся) координаты, необходимо определить контур для текущего состояния фигуры.

Один из вариантов — использовать нового исполнителя, который принимает существующий LineCollection в качестве входных данных и создает новые преобразования в зависимости от текущего положения линий в пространстве пикселей.

Далее я выбрал PatchCollection. Начав с прямоугольника, мы можем масштабировать и поворачивать его, а затем переводить в положение исходной линии.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection, PatchCollection
import matplotlib.transforms as mtrans


class OutlineCollection(PatchCollection):
    def __init__(self, linecollection, ax=None, **kwargs):
        self.ax = ax or plt.gca()
        self.lc = linecollection
        assert np.all(np.array(self.lc.get_segments()).shape[1:] == np.array((2,2)))
        rect = plt.Rectangle((-.5, -.5), width=1, height=1)
        super().__init__((rect,), **kwargs)
        self.set_transform(mtrans.IdentityTransform())
        self.set_offsets(np.zeros((len(self.lc.get_segments()),2)))
        self.ax.add_collection(self)

    def draw(self, renderer):
        segs = self.lc.get_segments()
        n = len(segs)
        factor = 72/self.ax.figure.dpi
        lws = self.lc.get_linewidth()
        if len(lws) <= 1:
            lws = lws*np.ones(n)
        transforms = []
        for i, (lw, seg) in enumerate(zip(lws, segs)):
            X = self.lc.get_transform().transform(seg)
            mean = X.mean(axis=0)
            angle = np.arctan2(*np.squeeze(np.diff(X, axis=0))[::-1])
            length = np.sqrt(np.sum(np.diff(X, axis=0)**2))
            trans = mtrans.Affine2D().scale(length,lw/factor).rotate(angle).translate(*mean)
            transforms.append(trans.get_matrix())
        self._transforms = transforms
        super().draw(renderer)

Обратите внимание, что фактические преобразования рассчитываются только в draw время. Это гарантирует, что они принимают во внимание фактическое положение в пространстве пикселей.

Использование может выглядеть как

verts = np.array([[[5,10],[5,5]], [[5,5],[8,2]], [[5,5],[1,4]], [[1,4],[2,0]]])

plt.rcParams["axes.xmargin"] = 0.1
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True)

lc1 = LineCollection(verts, color = "k", alpha=0.5, linewidth=20)
ax1.add_collection(lc1)

olc1 = OutlineCollection(lc1, ax=ax1, linewidth=2, 
                         linestyle = ":", edgecolor = "black", facecolor = "none")


lc2 = LineCollection(verts, color = "k", alpha=0.3, linewidth=(10,20,40,15))
ax2.add_collection(lc2)

olc2 = OutlineCollection(lc2, ax=ax2, linewidth=3, 
                         linestyle = "--", edgecolors=["r", "b", "gold", "indigo"], 
                        facecolor = "none")

for ax in (ax1,ax2):
    ax.autoscale()
plt.show()

Теперь, конечно, идея состоит в том, чтобы использовать объект linecollection из вопроса вместо объекта lc1 из приведенного выше. Это должно быть достаточно легко заменить в коде.