등고선 플롯은 3 차원 데이터를 2 차원 평면에 표현하는 방법입니다. 이 튜토리얼에서는 matplotlib와 numpy를 사용하여 비정형 삼각 그리드의 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웁니다.
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먼저, 점의 x 및 y 좌표와 z 값을 생성합니다. np.linspace 함수를 사용하여 균등하게 간격을 둔 값의 배열을 생성합니다.
n_angles = 48
n_radii = 8
min_radius = 0.25
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles
x = (radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (radii * np.sin(angles)).flatten()
z = (np.cos(radii) * np.cos(3 * angles)).flatten()matplotlib.tri.Triangulation을 사용하여 삼각 분할을 생성합니다. 삼각형을 지정할 필요가 없으므로, 점들의 Delaunay 삼각 분할이 자동으로 생성됩니다.
triang = tri.Triangulation(x, y)set_mask 메서드를 사용하여 원치 않는 삼각형을 마스크 처리합니다.
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
y[triang.triangles].mean(axis=1))
< min_radius)ax.tricontourf와 fig.colorbar를 사용하여 pcolor 플롯을 생성합니다.
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_aspect('equal')
tcf = ax1.tricontourf(triang, z)
fig1.colorbar(tcf)
ax1.tricontour(triang, z, colors='k')
ax1.set_title('Delaunay 삼각 분할의 등고선 플롯')ax.tricontourf에서 hatches 매개변수를 지정하여 해칭된 등고선 플롯을 생성할 수 있습니다. 또한 cmap 매개변수를 지정하여 다른 컬러맵 (colormap) 을 사용할 수도 있습니다.
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.set_aspect("equal")
tcf = ax2.tricontourf(
triang,
z,
hatches=["*", "-", "/", "//", "\\", None],
cmap="cividis"
)
fig2.colorbar(tcf)
ax2.tricontour(triang, z, linestyles="solid", colors="k", linewidths=2.0)
ax2.set_title("Delaunay 삼각 분할의 해칭된 등고선 플롯")ax.tricontourf에서 colors 매개변수를 "none"으로 지정하여 색상 없이 라벨링된 해칭 패턴을 생성할 수 있습니다. 또한 ContourSet.legend_elements를 사용하여 등고선 세트에 대한 범례를 만들 수 있습니다.
fig3, ax3 = plt.subplots()
n_levels = 7
tcf = ax3.tricontourf(
triang,
z,
n_levels,
colors="none",
hatches=[".", "/", "\\", None, "\\\\", "*"],
)
ax3.tricontour(triang, z, n_levels, colors="black", linestyles="-")
artists, labels = tcf.legend_elements(str_format="{:2.1f}".format)
ax3.legend(artists, labels, handleheight=2, framealpha=1)x, y, 및 triangles 배열을 사용하여 사용자 지정 삼각 분할을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 ax.tricontourf를 사용하여 등고선 플롯을 생성할 수 있습니다.
xy = np.asarray([
[-0.101, 0.872], [-0.080, 0.883], [-0.069, 0.888], [-0.054, 0.890],
[-0.045, 0.897], [-0.057, 0.895], [-0.073, 0.900], [-0.087, 0.898],
[-0.090, 0.904], [-0.069, 0.907], [-0.069, 0.921], [-0.080, 0.919],
[-0.073, 0.928], [-0.052, 0.930], [-0.048, 0.942], [-0.062, 0.949],
[-0.054, 0.958], [-0.069, 0.954], [-0.087, 0.952], [-0.087, 0.959],
[-0.080, 0.966], [-0.085, 0.973], [-0.087, 0.965], [-0.097, 0.965],
[-0.097, 0.975], [-0.092, 0.984], [-0.101, 0.980], [-0.108, 0.980],
[-0.104, 0.987], [-0.102, 0.993], [-0.115, 1.001], [-0.099, 0.996],
[-0.101, 1.007], [-0.090, 1.010], [-0.087, 1.021], [-0.069, 1.021],
[-0.052, 1.022], [-0.052, 1.017], [-0.069, 1.010], [-0.064, 1.005],
[-0.048, 1.005], [-0.031, 1.005], [-0.031, 0.996], [-0.040, 0.987],
[-0.045, 0.980], [-0.052, 0.975], [-0.040, 0.973], [-0.026, 0.968],
[-0.020, 0.954], [-0.006, 0.947], [ 0.003, 0.935], [ 0.006, 0.926],
[ 0.005, 0.921], [ 0.022, 0.923], [ 0.033, 0.912], [ 0.029, 0.905],
[ 0.017, 0.900], [ 0.012, 0.895], [ 0.027, 0.893], [ 0.019, 0.886],
[ 0.001, 0.883], [-0.012, 0.884], [-0.029, 0.883], [-0.038, 0.879],
[-0.057, 0.881], [-0.062, 0.876], [-0.078, 0.876], [-0.087, 0.872],
[-0.030, 0.907], [-0.007, 0.905], [-0.057, 0.916], [-0.025, 0.933],
[-0.077, 0.990], [-0.059, 0.993]])
x = np.degrees(xy[:, 0])
y = np.degrees(xy[:, 1])
x0 = -5
y0 = 52
z = np.exp(-0.01 * ((x - x0) ** 2 + (y - y0) ** 2))
triangles = np.asarray([
[67, 66, 1], [65, 2, 66], [ 1, 66, 2], [64, 2, 65], [63, 3, 64],
[60, 59, 57], [ 2, 64, 3], [ 3, 63, 4], [ 0, 67, 1], [62, 4, 63],
[57, 59, 56], [59, 58, 56], [61, 60, 69], [57, 69, 60], [ 4, 62, 68],
[ 6, 5, 9], [61, 68, 62], [69, 68, 61], [ 9, 5, 70], [ 6, 8, 7],
[ 4, 70, 5], [ 8, 6, 9], [56, 69, 57], [69, 56, 52], [70, 10, 9],
[54, 53, 55], [56, 55, 53], [68, 70, 4], [52, 56, 53], [11, 10, 12],
[69, 71, 68], [68, 13, 70], [10, 70, 13], [51, 50, 52], [13, 68, 71],
[52, 71, 69], [12, 10, 13], [71, 52, 50], [71, 14, 13], [50, 49, 71],
[49, 48, 71], [14, 16, 15], [14, 71, 48], [17, 19, 18], [17, 20, 19],
[48, 16, 14], [48, 47, 16], [47, 46, 16], [16, 46, 45], [23, 22, 24],
[21, 24, 22], [17, 16, 45], [20, 17, 45], [21, 25, 24], [27, 26, 28],
[20, 72, 21], [25, 21, 72], [45, 72, 20], [25, 28, 26], [44, 73, 45],
[72, 45, 73], [28, 25, 29], [29, 25, 31], [43, 73, 44], [73, 43, 40],
[72, 73, 39], [72, 31, 25], [42, 40, 43], [31, 30, 29], [39, 73, 40],
[42, 41, 40], [72, 33, 31], [32, 31, 33], [39, 38, 72], [33, 72, 38],
[33, 38, 34], [37, 35, 38], [34, 38, 35], [35, 37, 36]])
fig4, ax4 = plt.subplots()
ax4.set_aspect('equal')
tcf = ax4.tricontourf(x, y, triangles, z)
fig4.colorbar(tcf)
ax4.set_title('사용자 지정 삼각 분할의 등고선 플롯')
ax4.set_xlabel('경도 (도)')
ax4.set_ylabel('위도 (도)')마지막으로, plt.show()를 사용하여 모든 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 랩에서는 matplotlib 및 numpy를 사용하여 비구조적 삼각 그리드의 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 점들의 Delaunay 삼각 분할을 생성하고, 원치 않는 삼각형을 마스크 처리하고, pcolor 플롯, 해치 등고선 플롯, 사용자 지정 삼각 분할 등고선 플롯을 만들었습니다. 또한 컬러바와 범례를 플롯에 추가하는 방법도 배웠습니다.