matplotlib ध्रुवीय साजिश में कोण कैसे बनाने के लिए शीर्ष पर 0 डिग्री के साथ घड़ी की दिशा में जाओ?

Question

मैं ध्रुवीय साजिश बनाने के लिए matplotlib और numpy का उपयोग कर रहा हूँ। यहां कुछ नमूना कोड है:

import numpy as N 
import matplotlib.pyplot as P 

angle = N.arange(0, 360, 10, dtype=float) * N.pi/180.0 
arbitrary_data = N.abs(N.sin(angle)) + 0.1 * (N.random.random_sample(size=angle.shape) - 0.5) 

P.clf() 
P.polar(angle, arbitrary_data) 
P.show() 

आप देखेंगे कि 0 डिग्री भूखंड पर 3 बजे है, और कोण वामावर्त जाना। यह मेरे डेटा विज़ुअलाइजेशन उद्देश्यों के लिए 12 बजे 0 डिग्री रखने के लिए और अधिक कोणों के लिए घड़ी के विपरीत होने के लिए और अधिक उपयोगी होगा। के अलावा डेटा घुमाने और अक्ष अक्षरों को मैन्युअल रूप से बदलने के अलावा कोई तरीका है?

Answer 1

मुझे यह पता चला - matplotlib आपको कस्टम अनुमान बनाने की अनुमति देता है। मैंने एक बनाया है जो PolarAxes से विरासत में मिलता है।

import numpy as N 
import matplotlib.pyplot as P 

from matplotlib.projections import PolarAxes, register_projection 
from matplotlib.transforms import Affine2D, Bbox, IdentityTransform 

class NorthPolarAxes(PolarAxes): 
    ''' 
    A variant of PolarAxes where theta starts pointing north and goes 
    clockwise. 
    ''' 
    name = 'northpolar' 

    class NorthPolarTransform(PolarAxes.PolarTransform): 
     def transform(self, tr): 
      xy = N.zeros(tr.shape, N.float_) 
      t = tr[:, 0:1] 
      r = tr[:, 1:2] 
      x = xy[:, 0:1] 
      y = xy[:, 1:2] 
      x[:] = r * N.sin(t) 
      y[:] = r * N.cos(t) 
      return xy 

     transform_non_affine = transform 

     def inverted(self): 
      return NorthPolarAxes.InvertedNorthPolarTransform() 

    class InvertedNorthPolarTransform(PolarAxes.InvertedPolarTransform): 
     def transform(self, xy): 
      x = xy[:, 0:1] 
      y = xy[:, 1:] 
      r = N.sqrt(x*x + y*y) 
      theta = N.arctan2(y, x) 
      return N.concatenate((theta, r), 1) 

     def inverted(self): 
      return NorthPolarAxes.NorthPolarTransform() 

    def _set_lim_and_transforms(self): 
     PolarAxes._set_lim_and_transforms(self) 
     self.transProjection = self.NorthPolarTransform() 
     self.transData = (
      self.transScale + 
      self.transProjection + 
      (self.transProjectionAffine + self.transAxes)) 
     self._xaxis_transform = (
      self.transProjection + 
      self.PolarAffine(IdentityTransform(), Bbox.unit()) + 
      self.transAxes) 
     self._xaxis_text1_transform = (
      self._theta_label1_position + 
      self._xaxis_transform) 
     self._yaxis_transform = (
      Affine2D().scale(N.pi * 2.0, 1.0) + 
      self.transData) 
     self._yaxis_text1_transform = (
      self._r_label1_position + 
      Affine2D().scale(1.0/360.0, 1.0) + 
      self._yaxis_transform) 

register_projection(NorthPolarAxes) 

angle = N.arange(0, 360, 10, dtype=float) * N.pi/180.0 
arbitrary_data = (N.abs(N.sin(angle)) + 0.1 * 
    (N.random.random_sample(size=angle.shape) - 0.5)) 

P.clf() 
P.subplot(1, 1, 1, projection='northpolar') 
P.plot(angle, arbitrary_data) 
P.show() 

Answer 2

आप अपने matplotlib/अनुमान/polar.py को संशोधित कर सकते हैं।

यह कहाँ का कहना है: और y: करने के लिए कार्य:

def transform(self, tr): 
     xy = npy.zeros(tr.shape, npy.float_) 
     t = tr[:, 0:1] 
     r = tr[:, 1:2] 
     x = xy[:, 0:1] 
     y = xy[:, 1:2] 
     x[:] = - r * npy.sin(t) 
     y[:] = r * npy.cos(t) 
     return xy 

मैं वास्तव में यह कोशिश नहीं की है, तो आप बदलाव करने की आवश्यकता हो सकती एक्स [:] []

def transform(self, tr): 
     xy = npy.zeros(tr.shape, npy.float_) 
     t = tr[:, 0:1] 
     r = tr[:, 1:2] 
     x = xy[:, 0:1] 
     y = xy[:, 1:2] 
     x[:] = r * npy.cos(t) 
     y[:] = r * npy.sin(t) 
     return xy 

यह कहना बनाओ आपका स्वाद। यह परिवर्तन matplotlib ध्रुवीय साजिश का उपयोग करने वाले सभी कार्यक्रमों को प्रभावित करेगा।

Answer 3

दोनों उलट दिनचर्या रूपांतरण का पूरा पथ का उपयोग करना चाहिए:

return NorthPolarAxes.InvertedNorthPolarTransform() 

और

return NorthPolarAxes.NorthPolarTransform() 

अब, इस तरह के रूप में NorthPolarAxesSubplot NorthPolarAxes के स्वचालित रूप से बनाया उपवर्गों को बदलने कार्यों पहुँच सकते हैं।

उम्मीद है कि इससे मदद मिलती है।

Answer 4

Matplotlib 1.1 में, इस प्रश्न को अद्यतन करते हुए, थेटा दिशा (सीडब्ल्यू/सीसीडब्ल्यू) और theta = 0 के लिए स्थान सेट करने के लिए PolarAxes में दो विधियां हैं।

चेक बाहर http://matplotlib.sourceforge.net/devel/add_new_projection.html#matplotlib.projections.polar.PolarAxes

विशेष रूप से, set_theta_direction() और set_theta_offset() देखते हैं।

बहुत से लोग कंपास की तरह प्लॉट करने की कोशिश कर रहे हैं।

Answer 5

एक उदाहरण के साथ klimaat के जवाब का विस्तार करने के लिए:

import math 
angle=[0.,5.,10.,15.,20.,25.,30.,35.,40.,45.,50.,55.,60.,65.,70.,75.,\ 
     80.,85.,90.,95.,100.,105.,110.,115.,120.,125.] 

angle = [math.radians(a) for a in angle] 


lux=[12.67,12.97,12.49,14.58,12.46,12.59,11.26,10.71,17.74,25.95,\ 
    15.07,7.43,6.30,6.39,7.70,9.19,11.30,13.30,14.07,15.92,14.70,\ 
    10.70,6.27,2.69,1.29,0.81] 

import matplotlib.pyplot as P 
import matplotlib 
P.clf() 
sp = P.subplot(1, 1, 1, projection='polar') 
sp.set_theta_zero_location('N') 
sp.set_theta_direction(-1) 
P.plot(angle, lux) 
P.show()