Grade Curvilínea Matplotlib

Introdução

Neste laboratório, aprenderemos como usar GridHelperCurveLinear para criar grades e linhas de marcação (tick lines) personalizadas no Matplotlib. Também aprenderemos como criar uma projeção polar em uma caixa retangular.

Dicas para a VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Grade para Transformação Personalizada

Primeiramente, criaremos uma grade personalizada e linhas de marcação (tick lines) usando GridHelperCurveLinear. A transformação personalizada será aplicada à grade e às linhas de marcação. O código a seguir demonstra este processo:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.projections import PolarAxes
from matplotlib.transforms import Affine2D
from mpl_toolkits.axisartist import Axes, HostAxes, angle_helper
from mpl_toolkits.axisartist.grid_helper_curvelinear import GridHelperCurveLinear

def curvelinear_test1(fig):
    ## Define custom transform
    def tr(x, y):
        return x, y - x
    def inv_tr(x, y):
        return x, y + x

    ## Create GridHelperCurveLinear object
    grid_helper = GridHelperCurveLinear((tr, inv_tr))

    ## Create a subplot with the custom grid and tick lines
    ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, axes_class=Axes, grid_helper=grid_helper)

    ## Plot some points on the subplot
    xx, yy = tr(np.array([3, 6]), np.array([5, 10]))
    ax1.plot(xx, yy)

    ## Set the aspect ratio and limits of the subplot
    ax1.set_aspect(1)
    ax1.set_xlim(0, 10)
    ax1.set_ylim(0, 10)

    ## Add floating axes and grid lines
    ax1.axis["t"] = ax1.new_floating_axis(0, 3)
    ax1.axis["t2"] = ax1.new_floating_axis(1, 7)
    ax1.grid(True, zorder=0)

fig = plt.figure(figsize=(7, 4))
curvelinear_test1(fig)
plt.show()

Projeção Polar em uma Caixa Retangular

Em seguida, criaremos uma projeção polar em uma caixa retangular usando GridHelperCurveLinear. Usaremos uma transformação Affine2D para escalar as coordenadas em graus para radianos, e PolarAxes.PolarTransform para criar a projeção polar. Também usaremos angle_helper.ExtremeFinderCycle para encontrar os extremos da projeção polar, e angle_helper.LocatorDMS e angle_helper.FormatterDMS para formatar os rótulos das marcações (tick labels). O código a seguir demonstra este processo:

def curvelinear_test2(fig):
    ## Define the custom transform
    tr = Affine2D().scale(np.pi/180, 1) + PolarAxes.PolarTransform()

    ## Define the extreme finder, grid locator, and tick formatter
    extreme_finder = angle_helper.ExtremeFinderCycle(
        nx=20, ny=20,
        lon_cycle=360, lat_cycle=None,
        lon_minmax=None, lat_minmax=(0, np.inf),
    )
    grid_locator1 = angle_helper.LocatorDMS(12)
    tick_formatter1 = angle_helper.FormatterDMS()

    ## Create GridHelperCurveLinear object
    grid_helper = GridHelperCurveLinear(
        tr, extreme_finder=extreme_finder,
        grid_locator1=grid_locator1, tick_formatter1=tick_formatter1)
    ax1 = fig.add_subplot(
        1, 2, 2, axes_class=HostAxes, grid_helper=grid_helper)

    ## Make ticklabels of right and top axis visible
    ax1.axis["right"].major_ticklabels.set_visible(True)
    ax1.axis["top"].major_ticklabels.set_visible(True)

    ## Let right axis show ticklabels for 1st coordinate (angle)
    ax1.axis["right"].get_helper().nth_coord_ticks = 0

    ## Let bottom axis show ticklabels for 2nd coordinate (radius)
    ax1.axis["bottom"].get_helper().nth_coord_ticks = 1

    ## Set the aspect ratio and limits of the subplot
    ax1.set_aspect(1)
    ax1.set_xlim(-5, 12)
    ax1.set_ylim(-5, 10)

    ## Add grid lines to the subplot
    ax1.grid(True, zorder=0)

    ## Create a parasite axes with the given transform
    ax2 = ax1.get_aux_axes(tr)

    ## Anything you draw in ax2 will match the ticks and grids of ax1.
    ax2.plot(np.linspace(0, 30, 51), np.linspace(10, 10, 51), linewidth=2)

    ax2.pcolor(np.linspace(0, 90, 4), np.linspace(0, 10, 4),
               np.arange(9).reshape((3, 3)))
    ax2.contour(np.linspace(0, 90, 4), np.linspace(0, 10, 4),
                np.arange(16).reshape((4, 4)), colors="k")

fig = plt.figure(figsize=(7, 4))
curvelinear_test2(fig)
plt.show()

Código Final

O código final combina o código do Passo 1 e do Passo 2:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.projections import PolarAxes
from matplotlib.transforms import Affine2D
from mpl_toolkits.axisartist import Axes, HostAxes, angle_helper
from mpl_toolkits.axisartist.grid_helper_curvelinear import GridHelperCurveLinear

def curvelinear_test1(fig):
    ## Define custom transform
    def tr(x, y):
        return x, y - x
    def inv_tr(x, y):
        return x, y + x

    ## Create GridHelperCurveLinear object
    grid_helper = GridHelperCurveLinear((tr, inv_tr))

    ## Create a subplot with the custom grid and tick lines
    ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, axes_class=Axes, grid_helper=grid_helper)

    ## Plot some points on the subplot
    xx, yy = tr(np.array([3, 6]), np.array([5, 10]))
    ax1.plot(xx, yy)

    ## Set the aspect ratio and limits of the subplot
    ax1.set_aspect(1)
    ax1.set_xlim(0, 10)
    ax1.set_ylim(0, 10)

    ## Add floating axes and grid lines
    ax1.axis["t"] = ax1.new_floating_axis(0, 3)
    ax1.axis["t2"] = ax1.new_floating_axis(1, 7)
    ax1.grid(True, zorder=0)

def curvelinear_test2(fig):
    ## Define the custom transform
    tr = Affine2D().scale(np.pi/180, 1) + PolarAxes.PolarTransform()

    ## Define the extreme finder, grid locator, and tick formatter
    extreme_finder = angle_helper.ExtremeFinderCycle(
        nx=20, ny=20,
        lon_cycle=360, lat_cycle=None,
        lon_minmax=None, lat_minmax=(0, np.inf),
    )
    grid_locator1 = angle_helper.LocatorDMS(12)
    tick_formatter1 = angle_helper.FormatterDMS()

    ## Create GridHelperCurveLinear object
    grid_helper = GridHelperCurveLinear(
        tr, extreme_finder=extreme_finder,
        grid_locator1=grid_locator1, tick_formatter1=tick_formatter1)
    ax1 = fig.add_subplot(
        1, 2, 2, axes_class=HostAxes, grid_helper=grid_helper)

    ## Make ticklabels of right and top axis visible
    ax1.axis["right"].major_ticklabels.set_visible(True)
    ax1.axis["top"].major_ticklabels.set_visible(True)

    ## Let right axis show ticklabels for 1st coordinate (angle)
    ax1.axis["right"].get_helper().nth_coord_ticks = 0

    ## Let bottom axis show ticklabels for 2nd coordinate (radius)
    ax1.axis["bottom"].get_helper().nth_coord_ticks = 1

    ## Set the aspect ratio and limits of the subplot
    ax1.set_aspect(1)
    ax1.set_xlim(-5, 12)
    ax1.set_ylim(-5, 10)

    ## Add grid lines to the subplot
    ax1.grid(True, zorder=0)

    ## Create a parasite axes with the given transform
    ax2 = ax1.get_aux_axes(tr)

    ## Anything you draw in ax2 will match the ticks and grids of ax1.
    ax2.plot(np.linspace(0, 30, 51), np.linspace(10, 10, 51), linewidth=2)

    ax2.pcolor(np.linspace(0, 90, 4), np.linspace(0, 10, 4),
               np.arange(9).reshape((3, 3)))
    ax2.contour(np.linspace(0, 90, 4), np.linspace(0, 10, 4),
                np.arange(16).reshape((4, 4)), colors="k")

fig = plt.figure(figsize=(7, 4))
curvelinear_test1(fig)
curvelinear_test2(fig)
plt.show()

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como criar grades e linhas de marcação (tick lines) personalizadas usando GridHelperCurveLinear. Também aprendemos como criar uma projeção polar em uma caixa retangular usando Affine2D, PolarAxes.PolarTransform e GridHelperCurveLinear.