python-使用matplotlib在笛卡尔空间中绘制角度包裹的数据

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python-使用matplotlib在笛卡尔空间中绘制角度包裹的数据，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1886字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

也许我使标题变得比问题更复杂,但是这里…！

我有一些角度数据,在x-y平面上连续,跨越360 =>. 0度线-即358,359,0,1,2 ….

如果我正在绘制这些图并进行设置：

 plt.xlim(0,360)

我当然会在图的最左边有三个点,在最右边有两个点.您可以在此处(更复杂和实际)的图中看到这一点(故意颠倒了x轴限制)：

我真正想要的是将所有点都绘制在绘图窗口中的同一位置周围,也许朝向绘图的中心.在此方案下,x轴在360-0度边界的左侧减小,而在右侧增加.

我不想对数据本身进行任何转换/转换(这是一个大数据集,等等),因此我希望使用matplotlib-trickery进行此操作.

我计划用hexbin绘制数据点,如果有什么不同的话.

感谢您的光临,也谢谢您的帮助,

戴夫

解决方法:

老实说,我认为转换数据会更快. x [x> 180]-= 360相当快.除非您的数据集大小为几GB,否则转换数据所需的时间将仅为几毫秒.

因此,这是简单的方法(转换数据)：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data to match yours...
y = 60 * np.random.random(300) - 20
x = 60 * (np.random.random(300) - 0.5)
x[x < 0] += 360

# Transform the data back to a -180 to 180 range...
x[x > 180] -= 360

# Plot the data
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'b.')

# Set the ticks so that negative ticks represent >180 numbers
ticks = ax.get_xticks()
ticks[ticks < 0] += 360
ax.set_xticklabels([int(tick) for tick in ticks])

plt.show()

但是,如果您想避免转换数据,则可以执行以下操作……不过,这100％保证比转换数据要慢. (速度可能微不足道,但不会更快.)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data to match yours...
y = 60 * np.random.random(300) - 20
x = 60 * (np.random.random(300) - 0.5)
x[x < 0] += 360

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharey=True)
fig.subplots_adjust(wspace=0)

ax1.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax1.tick_params(right=False)
ax2.tick_params(left=False)
for label in ax2.get_yticklabels():
    label.set_visible(False)

ax1.plot(x[x > 180], y[x > 180], 'b.')
ax2.plot(x[x <= 180], y[x <= 180], 'b.')

ax2.set_xticks(ax2.get_xticks()[1:])

plt.show()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-使用matplotlib在笛卡尔空间中绘制角度包裹的数据全部内容，希望文章能够帮你解决python-使用matplotlib在笛卡尔空间中绘制角度包裹的数据所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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