소개
이 튜토리얼은 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 streamplot 을 생성하는 과정을 안내합니다. Streamplot 은 일련의 유선 (streamline) 을 표시하는 2D 벡터 필드입니다. 유체 흐름 및 기타 벡터 필드를 시각화하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 유선의 시작점을 제어하는 것과 함께 밀도, 색상 및 선 너비를 다양하게 사용하여 streamplot 을 생성하는 방법을 보여줍니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화할 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 가져오기
시작하기 전에 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. 이 튜토리얼에서는 Numpy 와 Matplotlib 라이브러리를 사용합니다. Numpy 는 수치 연산에 사용되고 Matplotlib 은 데이터 시각화에 사용됩니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 생성
Numpy 라이브러리를 사용하여 streamplot 에 대한 데이터를 생성합니다. 이 예제에서는 양방향으로 100 개의 점을 가진 meshgrid 를 생성하고 벡터 필드의 U 및 V 구성 요소를 계산합니다.
w = 3
Y, X = np.mgrid[-w:w:100j, -w:w:100j]
U = -1 - X**2 + Y
V = 1 + X - Y**2
speed = np.sqrt(U**2 + V**2)
밀도 변화
이 단계에서는 밀도가 변하는 streamplot 을 생성합니다. density 매개변수는 플롯할 streamline 의 수를 제어합니다. 값이 높을수록 더 많은 streamline 이 생성됩니다.
plt.streamplot(X, Y, U, V, density=[0.5, 1])
plt.title('Varying Density')
plt.show()
색상 변화
이 단계에서는 색상이 변하는 streamplot 을 생성합니다. color 매개변수는 벡터 필드의 크기를 나타내는 2D 배열을 사용합니다. 여기서는 벡터 필드의 U 구성 요소를 색상으로 사용합니다.
strm = plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap='autumn')
plt.colorbar(strm.lines)
plt.title('Varying Color')
plt.show()
선 너비 변화
이 단계에서는 선 너비가 변하는 streamplot 을 생성합니다. linewidth 매개변수는 streamline 의 너비를 제어합니다. 여기서는 앞서 계산한 speed 배열을 사용하여 선 너비를 변경합니다.
lw = 5*speed / speed.max()
plt.streamplot(X, Y, U, V, density=0.6, color='k', linewidth=lw)
plt.title('Varying Line Width')
plt.show()
시작점 제어
이 단계에서는 시작점을 제어하는 streamplot 을 생성합니다. start_points 매개변수는 streamline 의 시작점을 나타내는 2D 배열을 사용합니다.
seed_points = np.array([[-2, -1, 0, 1, 2, -1], [-2, -1, 0, 1, 2, 2]])
strm = plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2,
cmap='autumn', start_points=seed_points.T)
plt.colorbar(strm.lines)
plt.title('Controlling Starting Points')
plt.plot(seed_points[0], seed_points[1], 'bo')
plt.xlim(-w, w)
plt.ylim(-w, w)
plt.show()
마스킹을 사용한 Streamplot
이 단계에서는 마스킹을 사용하여 streamplot 을 생성합니다. 마스크를 생성하여 벡터 필드의 U 구성 요소에 적용합니다. 마스크된 영역은 streamline 에 의해 건너뛰어집니다.
mask = np.zeros(U.shape, dtype=bool)
mask[40:60, 40:60] = True
U[:20, :20] = np.nan
U = np.ma.array(U, mask=mask)
plt.streamplot(X, Y, U, V, color='r')
plt.title('Streamplot with Masking')
plt.imshow(~mask, extent=(-w, w, -w, w), alpha=0.5, cmap='gray', aspect='auto')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()
끊어지지 않은 Streamline
이 단계에서는 끊어지지 않은 streamline 을 사용하여 streamplot 을 생성합니다. broken_streamlines 매개변수는 단일 그리드 셀 내의 선의 한계를 초과할 때 streamline 을 끊을지 여부를 제어합니다.
plt.streamplot(X, Y, U, V, broken_streamlines=False)
plt.title('Streamplot with Unbroken Streamlines')
plt.show()
요약
이 튜토리얼에서는 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 streamplot 을 생성하는 방법을 배웠습니다. 밀도, 색상 및 선 너비를 포함하여 streamplot 함수의 다양한 매개변수를 다루었습니다. 또한 streamline 의 시작점을 제어하고, 마스크를 적용하며, 끊어지지 않은 streamline 을 플롯하는 방법을 배웠습니다.