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python - Matplotlib/Pythonでの極座標プロットの軸オプションの変更
Matplotlibで軸ラベルを変更する際に問題が発生しました。極座標プロットの放射軸オプションを変更したい。
基本的に、私は円柱の歪みを計算しています。これは、半径が元の(完全に円形の)円柱からどれだけずれているかに他なりません。歪み値の一部は負ですが、引張力と圧縮力のために正の値もあります。これを円筒座標でグラフィカルに表現する方法を探しているので、極座標プロットが最善の策だと思いました。Excelには、最小および最大の放射軸値を指定できるほど柔軟な「レーダーチャート」オプションがあります。Matplotlibを使用してPythonでこれを複製したいと思います。
極座標にプロットするための私のPythonスクリプトは次のとおりです。
私のプロットは次のようになります。
しかし、これは私がそれを提示したい方法ではありません。放射軸を変更して、データをある参照値、たとえば-2からの偏差として表示できるようにします。極座標でMatplotlibに最小軸ラベルを変更するように依頼するにはどうすればよいですか?私はこれをExcelで非常に簡単に行うことができます。次のExcelレーダーチャートを取得するために、最小半径値-2を選択します。
Pythonでは、入力データを2の大きさで簡単にオフセットできます。次のように、新しいデータセットはR2と呼ばれます。
プロットを以下に示します。
これを取得したら、軸ラベルを手動で追加して、スクリプトにハードコーディングできます。しかし、これは本当に醜い方法です。入力データを操作せずに、Excelレーダーチャートに相当するMatplotlibを直接取得して、軸ラベルを変更する方法はありますか?
python - 経度/緯度をデカルト座標に変換しようとしています
私は都市の経度/緯度の位置をデカルトに変換しようとしているので、それをピクセル位置に変換してpygame画面に表示できますが、それを理解するのに苦労しています。
機能:
python - Pythonで画像の球投影を実行する
gtk.Image を表示する PyGTK を使用してプログラムを作成しています。デスクトップは、球形のドームの内側に投影されます。表示される画像が画面上で長方形の場合、球に投影すると歪んでしまいます。
デスクトップ自体は正方形です。デスクトップの中心ピクセルは天頂に投影され、正方形のデスクトップ内に内接する円が地平線 (極座標で仰角 0 度) になります。その外側 (デスクトップの隅) はすべて表示されません。
gtk.Image を変更して、球面上で長方形に見えるようにしたいと思います。この投影を行う方法には多くの詳細があると確信していますが、非常に単純化して、長方形の画像を湾曲した台形に変換する必要があります。極座標の範囲に変換する (たとえば、この四角形を 2 つの方位角と 2 つの仰角の間の領域にマッピングする) のが適切な最初の概算ですが、仰角が 0 と 90 の場合、結果の画像は次のようになります。球のくさびで、まったく長方形に見えません。
このような変換を gtk.Image (またはその基になる Pixbuf) に適用するにはどうすればよいですか? これを行うことができるパッケージはすでにありますか?そうでない場合、どうすれば最初から書くことができますか?おそらく、ピクセル値を取り出して新しいグリッドにマッピングし、元の画像を置き換える必要があります。すでに行われていることを再発明したくないだけです。
javascript - JavaScriptのatan2()関数が期待どおりの結果を出さない
通常、極座標は0からπ、2πになります(実際には2πの直前で、再び0になります)。ただし、JavaScriptatan2()
関数を使用すると、別の奇妙な範囲が表示されます。
ご覧のとおり、π(180°)に達すると、–π (–180°)にジャンプし、0に戻ります。範囲{0、...、2を使用するにはどうすればよいですか。 { –π、...、π }の代わりにπ }?私は値を「修正」するためにすべての計算を考えようとしてきましたが、JavaScriptが通常の極範囲ではなくこの範囲を選択する理由も知りたいです。ありがとう!
geometry - 極線のどちら側に点があるかを判断するにはどうすればよいですか?
極座標(つまり、原点からのロー距離とx軸からのシータ角度)で指定された2D線がある場合、線のどちら側に点があるかをどのように判断できますか?具体的には、2つのポイントを取得して、それらがこの線の同じ側にあるか反対側にあるかを判断するにはどうすればよいですか?
ありがとう!
r - Rを使用してggplotsまたは他の代替パッケージを使用して変更された極座標プロット
次のデータを使用して、素敵な (!) 極座標プロットを作成しようとしています。
2 つの位置の間の間隔の間の 2 つの線の間の角度。
プロットする実際のデータには 2 つ以上の層があります。
マーカーは、セグメントまたは塗りつぶされた色などの他のマークのいずれかです。
可能であれば、異なるグループを色分けできます。
円セグメント マーキングの代替 (推奨)
ggplot2 で試してみました。
その他のトライアル:
編集 1:
問題を説明するのはひどいかもしれないと思います。ここに説明付きの図があります。
位置 (位置) は連続スケールであり、極座標の角度は位置の値に依存する必要があります。1 つのグループが完了すると、再開されます。私はこのトリックに cumsum するためのトリックを行いました (間違っている可能性があります)。
編集 2:
次の回答により、質問に対する考えがさらに広がりました。これは改善されたバージョンですが、カラー マネージメントが機能していません。
ylim (2,3) を設定しようとすると、同様に機能しないセグメントのように見えます。
r - rを使用してggplot2のポイントで円形領域プロットをフォーマットする
これが私のプロットです:
私はいくつかの問題を取り除くことができませんでした
(1)ポイントの色を変更できませんでした。色の変更は円にのみ適用されます。
(2)中央の円にプロットされた、プロットしたくない追加のポイントをプロットします。(追加のcsumポイントです)
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ボーナス偶然の芸術
問題を解決するために一生懸命働いているので、私はひまわりのプロットをします。
花を作る
matlab - MATLAB - ezpolar プロットを埋める
MatLab について簡単な質問があります。
次の方程式があるとします。
r^2 = 2 sin(5t)
次のように書くことで、極座標プロットを埋めることができることを知っています。
しかし、関数ハンドルの上に式を与えてから次のように入力することで、代わりに ezpolar を使用するとします。
この極座標プロットを埋める方法はありますか? または、上記の手順を使用する必要がありますか?
ヒント/ヘルプは大歓迎です!
r - R 補間極等高線図
補間されたポイント データから R でコンター ポーラー プロットのスクリプトを作成しようとしています。言い換えれば、プロットして補間値を表示したい大きさの値を持つ極座標のデータがあります。次のようなプロットを大量生産したいと思います (OriginPro で作成):
この時点までの R での私の最も近い試みは、基本的に次のとおりです。
次のようなものが生成されます。
これは明らかに最終製品にはなりませんが、これは R で等高線図を作成するための最良の方法ですか?
2008 年のアーカイブ メーリング リストの議論以外に、このトピックに関するものは何も見つかりません。プロットに R を使用することに完全に専念しているわけではないと思いますが (そこにデータがあります)、手動で作成することには反対です。したがって、この機能を備えた別の言語がある場合は、それを提案してください (私はPython の例を見ました)。
編集
ggplot2 を使用した提案について - geom_tile ルーチンで補間データを polar_coordinates にプロットできないようです。私がどこにいるのかを示すコードを以下に含めました。オリジナルを直交座標と極座標でプロットできますが、補間されたデータを取得して直交座標でプロットすることしかできません。geom_point を使用して極座標で補間点をプロットできますが、そのアプローチを geom_tile に拡張することはできません。私の唯一の推測では、これはデータの順序に関連しているということでした。つまり、 geom_tile は並べ替えられた/順序付けられたデータを期待しています。データを昇順/降順の方位角と天頂に変更せずに並べ替えることを考えることができるすべての反復を試しました。
最終結果
最終的に、受け入れられた回答 (ベース グラフィックス) からコードを取得し、コードを更新しました。薄板スプライン補間法、外挿するかしないかのオプション、データ ポイント オーバーレイ、および補間されたサーフェスに対して連続色またはセグメント化された色を実行する機能を追加しました。以下の例を参照してください。
c# - 直交座標から極座標 (3D 座標)
3D 空間でデカルト座標系と極座標系 (および逆) 座標系をどのように変換しますか? できれば ac# の例を使用しますが、本当に感謝しています。ありがとう!
編集 変化の20%を考慮した場合(球を形成しない)
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