Вы бы использовали matplotlib.patches.Wedge , например , в этом примере .Другой пример, который я сократил до более релевантных битов:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from matplotlib.collections import PatchCollection
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
patches = []
wedge = mpatches.Wedge((.5, .5), 0.5, 30, 270, ec="none")
patches.append(wedge)
colors = np.linspace(0, 1, len(patches))
collection = PatchCollection(patches, cmap=plt.cm.hsv, alpha=0.3)
collection.set_array(np.array(colors))
ax.add_collection(collection)
plt.show()
, который производит что-то вроде:

Очевидно,вам нужно будет настроить theta1
и theta2
от их 30
и 270
, чтобы соответствовать любому углу, который вы пытаетесь представить, и переместить начало координат туда, где расположены датчики.Кроме того, вы можете захотеть покрасить их все равно вместо радуги, но я позволю вам разобраться в деталях. XD