소개
이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 사용자가 정의한 삼각 그리드에서 고해상도 삼중 등고선을 생성하는 과정을 안내합니다. Triangulation (삼각 측량) 을 생성하고, 데이터를 세분화하며, 삼각 측량과 고해상도 등고선을 플로팅하는 방법을 배우게 됩니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접속하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
분석 테스트 함수
이 단계에서는 삼각 측량에 대한 z-값을 생성하는 데 사용될 분석 테스트 함수를 정의합니다. 이 함수는 function_z라고 하며, 두 개의 인자 x와 y를 받습니다. 이 함수는 x와 y의 값을 기반으로 z를 계산하고, 정규화된 z 값을 반환합니다.
def function_z(x, y):
r1 = np.sqrt((0.5 - x)**2 + (0.5 - y)**2)
theta1 = np.arctan2(0.5 - x, 0.5 - y)
r2 = np.sqrt((-x - 0.2)**2 + (-y - 0.2)**2)
theta2 = np.arctan2(-x - 0.2, -y - 0.2)
z = -(2 * (np.exp((r1 / 10)**2) - 1) * 30. * np.cos(7. * theta1) +
(np.exp((r2 / 10)**2) - 1) * 30. * np.cos(11. * theta2) +
0.7 * (x**2 + y**2))
return (np.max(z) - z) / (np.max(z) - np.min(z))
Triangulation (삼각 측량) 생성
이 단계에서는 np.linspace와 np.repeat를 사용하여 점의 x 및 y 좌표를 생성합니다. 그런 다음, 1 단계에서 정의된 function_z를 사용하여 z-값을 계산합니다. 마지막으로, tri.Triangulation을 사용하여 Triangulation (삼각 측량) 을 생성합니다.
n_angles = 20
n_radii = 10
min_radius = 0.15
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 = function_z(x, y)
triang = tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
y[triang.triangles].mean(axis=1))
< min_radius)
데이터 정제
이 단계에서는 tri.UniformTriRefiner를 사용하여 데이터를 정제합니다. refine_field 메서드를 사용하여 z 값을 정제하고 더 높은 해상도의 새로운 Triangulation (삼각 측량) 을 생성합니다.
refiner = tri.UniformTriRefiner(triang)
tri_refi, z_test_refi = refiner.refine_field(z, subdiv=3)
Triangulation (삼각 측량) 및 고해상도 등고선 플롯
이 단계에서는 ax.triplot, ax.tricontourf, 및 ax.tricontour를 사용하여 Triangulation (삼각 측량) 및 고해상도 등고선을 플롯합니다.
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.triplot(triang, lw=0.5, color='white')
levels = np.arange(0., 1., 0.025)
ax.tricontourf(tri_refi, z_test_refi, levels=levels, cmap='terrain')
ax.tricontour(tri_refi, z_test_refi, levels=levels,
colors=['0.25', '0.5', '0.5', '0.5', '0.5'],
linewidths=[1.0, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
ax.set_title("High-resolution tricontouring")
plt.show()
요약
이 Lab 에서는 Matplotlib 을 사용하여 사용자가 정의한 삼각 그리드에 고해상도 tricontour 를 생성하는 방법을 배웠습니다. Triangulation (삼각 측량) 을 생성하고, 데이터를 정제하며, 삼각 측량과 고해상도 등고선을 플롯하는 방법을 배웠습니다.