速查matplotlib-python中画图曲线的形状和颜色
 在属性值先写颜色，后写形状如：r-(红色曲线),b–(蓝色短横线)等。
 
字符
描述
'-'
实线样式
'--'
短横线样式
'-.'
点划线样式
':'
虚线样式
'.'
点标记
','
像素标记
'o'
圆标记
'v'
倒三角标记
'^'
正三角标记
'<'
左三角标记
'>'
右三角标记
'1'
下箭头标记
'2'
上箭头标记
'3'
左箭头标记
'4'
右箭头标记
's'
正方形标记
'p'
五边形标记
'*'
星形标记
'h'
六边形标记 1
'H'
六边形标记 2
'+'
加号标记
'x'
X 标记
'D'
菱形标记
'd'
窄菱形标记
'|'
竖直线标记
'_'
水平线标记
字符
颜色
'b'
蓝色
'g'
绿色
'r'
红色
'c'
青色
'm'
品红色
'y'
黄色
'k'
黑色
'w'
白色

 
 

  
一般前端开发，绘图这个模块是必须掌握的：
 
  
之前遇到一个面试题，如何在页面上面画一个对话框，当时也抓住了主要的点是在对话框中的三角形如何实现
 
  
以前没接触SVG时候就直接用border相关属性和transparent的应用（也有涉及相对绝对定位，可自行百度该方法）。
 
  
SVG相对来说就更加灵活，不管怎样的图形，在什么位置都是可以通过属性设置来实现的：
 
  
下面介绍下基本属性和绘制图形的主要标签：
 
  
Svg stroke属性
 
  
stroke:定义颜色属性；
 
  
Stroke-width:定义了一条线，文本或元素轮廓厚度；
 
  
Storke-opacity:定义线条或者元素轮廓等背景的透明度（fill-opacity表示填充颜色透明度）；
 
  
【注意】：当fill-opacity、stroke-opacity与opacity属性一起使用时，数值小的生效，结果与位置先后无关
 
  
 
 
  
Svg 绘制不同形状的基本图形
 
  
 
 
  
<rect> :绘制矩形（x,y分别表示偏移左上位置的大小，rx,ry可以产生圆角类似radius）;
 
  
<circle> :绘制圆形（cx,cy表示圆点的位置，r表示圆形半径）;
 
  
<ellipse> :绘制椭圆（cx,cy表示圆点的位置，rx,ry分别表示水平半径和垂直半径）;
 
  
<line> :绘制直线（x1,y1,x2,y2分别表示始终点的位置）;
 
  
<polygon>:绘制多边形，包括三角形（points属性中每个组分别表示多边形各个拐点的坐标）;
 
  
<polyline> :绘制折线(和上面的points属性一样)
 
  
绘制出的一些效果如下：脑洞大的可自行组合（嘿嘿）
 
  
 
  
 SVG的渐变属性
 
  
主要分为线性渐变（linearGradient）和放射渐变（radialGradient）
 
  
谨记：上述两个渐变属性标签都是必须嵌套在<defs>的标签内
 
  
都需要配合ellipse圆形或椭圆形来配合使用，其中file中的url是指向linearGradient或者radialGradient标签ID的
 
  
<ellipse cx="200" cy="190" rx="85" ry="55" style="fill:url(#orange_red)"/>
 
  
 
 
  
 
 
 
 
 
 
 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 
 

参数及对应的标记形状如下：
 
 
需要注意的是，如果我们输出的是位图，填充标记符号 15-18 可能在渲染后出现失真的情况，它们将会出现锯齿，像素化，并且无法居中，无论它们是否源自相同的绘制平台。而标记符号 19 和 21-25 在填充区域外部有一个边框，这在绝大多数绘制平台中会使得它们在渲染后具有一个相对平滑的边缘。如果我们想让标记符号 21-25 看起来实心，那么我们就需要将其填充色（bg）调整为与边框色（col）一致，否则它们看起来就是空心的。
 
1、标准图形
 
我们可以使用 pch 参数设置数据点标记的形状，还可以用 lty 和 lwd 来调整它的类型和宽度，其中不同类型的线对应着不同的名称或数字序号。
 
set.seed(331)

# 添加数据点标记 
# 构建绘图区域 
par(mar=c(3,3,2,2))
plot(NA, xlim=c(1,4), ylim=c(0,1))

# 实心圆圈点＋实线 
points(1:4, runif(4), type="b", pch=19)
# 空心方框点＋粗虚线 
points(1:4, runif(4), type="b", pch=0,  lty=2, lwd=3)

points(1:4, runif(4), type="b", pch=23,# 菱形点 
       lty="dotted", cex=2,            # 点状线＋数据点标记放大两倍 
       col="#000099", bg="#FF6666")    # 蓝色线，红色填充 
 
 
2、ggplot2
 
通过 ggplot2，我们可以对图中的点形状与线类型进行全局的部署（例如我们想让所有数据点都由方形表示，所有的线都为虚线），或者通过一个变量来调整它们。
 
# 示例数据 
    df <- read.table(header=T, text='
      cond xval yval
         A    1  2.0
         A    2  2.5
         B    1  3.0
         B    2  2.0
    ')


    library(ggplot2)

    # 使用标准的线与点作图 
    # group = cond 表示我们以这个变量区分不同组别的点线关系 
    ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, group = cond)) +
        geom_line() +
        geom_point()

    # 设置全局的点形状和线类型 
    ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, group = cond)) +
        geom_line(linetype="dashed",  # 虚线 
                  size = 1.5) +       # 粗线 
        geom_point(shape = 0,         # 空心方块 
                   size = 4)          # 大型点标记 

    # 根据变量 cond 调整点形状和线类型 
    ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, group = cond)) +
        geom_line(aes(linetype=cond), # 线的类型取决于cond 
                  size = 1.5) +       # 粗线 
        geom_point(aes(shape=cond),   # 点形状取决于cond 
                   size = 4)          # 大型点标记 


    # 和之前类似，这里我们同时改变了线类型和点形状的设置
    ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, group = cond)) +
        geom_line(aes(linetype=cond), # 线的类型取决于cond 
                  size = 1.5) +       # 粗线 
        geom_point(aes(shape=cond),   # 点形状取决于cond 
                   size = 4) +        # 大型点标记 
        scale_shape_manual(values=c(6,5)) +                  # 改变点形状 
        scale_linetype_manual(values=c("dotdash", "dotted")) # 改变线类型 
 
 
 
 
 
以上内容转自 数析学院 ，原文还有 如何设置空心点形状 等内容，有需要的同学可以直接查看 原文

材料:
 
卫星栅格图像
面状矢量文件(Polygon shp file)
 
工具:
 DataMangermentTools>Raster>Raster Processing>Clip
 
 请使用面状矢量文件 而不是线状矢量文件
 使用线状文件 即使勾选了精确提取边界外还是有一定空间
 
 
 
遥感影像图如何按照自己的需求进行裁剪？
 https://jingyan.baidu.com/article/48206aeaac575b216ad6b38e.html