比 contains_point 方法更快地檢查點是否在橢圓內（Matplotlib）

若要比 contains_point 方法更快地檢查點是否在橢圓內，我們可以採取以下步驟：

設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的填充。
建立一個圖形和一組子圖。
將縱橫比設定為相等。
使用 numpy 建立 x 和 y 資料點。
初始化橢圓的中心、高度、寬度和角度。
獲得一個無比例橢圓。
將“~.Patch”新增到軸修補程式；返回修補程式。
如果點位於橢圓內，則將其顏色更改為“紅色”，否則更改為“綠色”。
使用**scatter()**方法繪製帶有顏色的 x 和 y 資料點。
若要顯示圖形，請使用**show()**方法。

示例

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()