Matplotlib Floating Axes

Введение

В этом практическом занятии мы научимся использовать модуль floating_axes библиотеки Matplotlib для создания пользовательских графиков с не прямоугольными формами. Этот модуль полезен, когда необходимо построить график данных в не картезианских системах координат, таких как полярные или логарифмические графики. Мы покажем, как создать точечный график, столбчатый график и секторный график, используя разные системы координат.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт необходимых библиотек

Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки. Мы будем использовать Matplotlib, NumPy и некоторые модули из mpl_toolkits.axisartist и mpl_toolkits.axisartist.grid_finder.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.projections import PolarAxes
from matplotlib.transforms import Affine2D
import mpl_toolkits.axisartist.angle_helper as angle_helper
import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes
from mpl_toolkits.axisartist.grid_finder import (DictFormatter, FixedLocator,
                                                 MaxNLocator)

Создание простого графика с плавающими осями

В этом шаге мы создадим простой график с плавающими осями, используя GridHelperCurveLinear. Мы создадим точечный график и столбчатый график с не прямоугольной формой.

def setup_axes1(fig, rect):
    tr = Affine2D().scale(2, 1).rotate_deg(30)

    grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(
        tr, extremes=(-0.5, 3.5, 0, 4),
        grid_locator1=MaxNLocator(nbins=4),
        grid_locator2=MaxNLocator(nbins=4))

    ax1 = fig.add_subplot(
        rect, axes_class=floating_axes.FloatingAxes, grid_helper=grid_helper)
    ax1.grid()

    aux_ax = ax1.get_aux_axes(tr)

    return ax1, aux_ax

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
fig.subplots_adjust(wspace=0.3, left=0.05, right=0.95)

ax1, aux_ax1 = setup_axes1(fig, 131)
aux_ax1.bar([0, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 3])

Создание полярного графика

В этом шаге мы создадим полярный график, используя GridHelperCurveLinear. Мы создадим точечный график с не прямоугольной формой.

def setup_axes2(fig, rect):
    tr = PolarAxes.PolarTransform()

    pi = np.pi
    angle_ticks = [(0, r"$0$"),
                   (.25*pi, r"$\frac{1}{4}\pi$"),
                   (.5*pi, r"$\frac{1}{2}\pi$")]
    grid_locator1 = FixedLocator([v for v, s in angle_ticks])
    tick_formatter1 = DictFormatter(dict(angle_ticks))

    grid_locator2 = MaxNLocator(2)

    grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(
        tr, extremes=(.5*pi, 0, 2, 1),
        grid_locator1=grid_locator1,
        grid_locator2=grid_locator2,
        tick_formatter1=tick_formatter1,
        tick_formatter2=None)

    ax1 = fig.add_subplot(
        rect, axes_class=floating_axes.FloatingAxes, grid_helper=grid_helper)
    ax1.grid()

    aux_ax = ax1.get_aux_axes(tr)

    aux_ax.patch = ax1.patch
    ax1.patch.zorder = 0.9

    return ax1, aux_ax

ax2, aux_ax2 = setup_axes2(fig, 132)
theta = np.random.rand(10)*.5*np.pi
radius = np.random.rand(10) + 1.
aux_ax2.scatter(theta, radius)

Создание секторного графика

В этом шаге мы создадим секторный график, используя GridHelperCurveLinear. Мы создадим точечный график с не прямоугольной формой.

def setup_axes3(fig, rect):
    tr_rotate = Affine2D().translate(-95, 0)
    tr_scale = Affine2D().scale(np.pi/180., 1.)
    tr = tr_rotate + tr_scale + PolarAxes.PolarTransform()

    grid_locator1 = angle_helper.LocatorHMS(4)
    tick_formatter1 = angle_helper.FormatterHMS()

    grid_locator2 = MaxNLocator(3)

    ra0, ra1 = 8.*15, 14.*15
    cz0, cz1 = 0, 14000
    grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(
        tr, extremes=(ra0, ra1, cz0, cz1),
        grid_locator1=grid_locator1,
        grid_locator2=grid_locator2,
        tick_formatter1=tick_formatter1,
        tick_formatter2=None)

    ax1 = fig.add_subplot(
        rect, axes_class=floating_axes.FloatingAxes, grid_helper=grid_helper)

    ax1.axis["left"].set_axis_direction("bottom")
    ax1.axis["right"].set_axis_direction("top")

    ax1.axis["bottom"].set_visible(False)
    ax1.axis["top"].set_axis_direction("bottom")
    ax1.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True)
    ax1.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top")
    ax1.axis["top"].label.set_axis_direction("top")

    ax1.axis["left"].label.set_text(r"cz [км$^{-1}$]")
    ax1.axis["top"].label.set_text(r"$\alpha_{1950}$")
    ax1.grid()

    aux_ax = ax1.get_aux_axes(tr)

    aux_ax.patch = ax1.patch
    ax1.patch.zorder = 0.9

    return ax1, aux_ax

ax3, aux_ax3 = setup_axes3(fig, 133)
theta = (8 + np.random.rand(10)*(14 - 8))*15.
radius = np.random.rand(10)*14000.
aux_ax3.scatter(theta, radius)

Отображение графика

Наконец, нам нужно отобразить график с использованием функции show() Matplotlib.

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать модуль floating_axes Matplotlib для создания пользовательских графиков с не прямоугольными формами. Мы создали точечный график, столбчатый график и секторный график, используя разные системы координат. Мы использовали GridHelperCurveLinear для создания необходимых преобразований, FixedLocator и MaxNLocator для настройки сеточных линий, а также DictFormatter и FormatterHMS для форматирования подписей делений на осях.