自動スケーリングによる Line、Poly、RegularPoly コレクション#

最初の 2 つのサブプロットでは、らせんを使用します。それらのサイズは、データ単位ではなくプロット単位で設定されます。それらの位置は、およびのoffsetsおよびoffset_transformキーワード引数を使用して、データ単位で設定されます。LineCollectionPolyCollection

3 番目のサブプロットは、最初の 2 つと同じ種類のスケーリングと配置で、正多角形を作成します。

最後のサブプロットは、「offsets=(xo, yo)」、つまり、タプルのリストではなく単一のタプルを使用して、データ単位で指定されたオフセットで連続的にオフセット曲線を生成する方法を示しています。この動作は、LineCollection でのみ使用できます。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import collections, colors, transforms
import numpy as np

nverts = 50
npts = 100

# Make some spirals
r = np.arange(nverts)
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, nverts)
xx = r * np.sin(theta)
yy = r * np.cos(theta)
spiral = np.column_stack([xx, yy])

# Fixing random state for reproducibility
rs = np.random.RandomState(19680801)

# Make some offsets
xyo = rs.randn(npts, 2)

# Make a list of colors cycling through the default series.
colors = [colors.to_rgba(c)
          for c in plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)
fig.subplots_adjust(top=0.92, left=0.07, right=0.97,
                    hspace=0.3, wspace=0.3)


col = collections.LineCollection(
    [spiral], offsets=xyo, offset_transform=ax1.transData)
trans = fig.dpi_scale_trans + transforms.Affine2D().scale(1.0/72.0)
col.set_transform(trans)  # the points to pixels transform
# Note: the first argument to the collection initializer
# must be a list of sequences of (x, y) tuples; we have only
# one sequence, but we still have to put it in a list.
ax1.add_collection(col, autolim=True)
# autolim=True enables autoscaling.  For collections with
# offsets like this, it is neither efficient nor accurate,
# but it is good enough to generate a plot that you can use
# as a starting point.  If you know beforehand the range of
# x and y that you want to show, it is better to set them
# explicitly, leave out the *autolim* keyword argument (or set it to False),
# and omit the 'ax1.autoscale_view()' call below.

# Make a transform for the line segments such that their size is
# given in points:
col.set_color(colors)

ax1.autoscale_view()  # See comment above, after ax1.add_collection.
ax1.set_title('LineCollection using offsets')


# The same data as above, but fill the curves.
col = collections.PolyCollection(
    [spiral], offsets=xyo, offset_transform=ax2.transData)
trans = transforms.Affine2D().scale(fig.dpi/72.0)
col.set_transform(trans)  # the points to pixels transform
ax2.add_collection(col, autolim=True)
col.set_color(colors)


ax2.autoscale_view()
ax2.set_title('PolyCollection using offsets')

# 7-sided regular polygons

col = collections.RegularPolyCollection(
    7, sizes=np.abs(xx) * 10.0, offsets=xyo, offset_transform=ax3.transData)
trans = transforms.Affine2D().scale(fig.dpi / 72.0)
col.set_transform(trans)  # the points to pixels transform
ax3.add_collection(col, autolim=True)
col.set_color(colors)
ax3.autoscale_view()
ax3.set_title('RegularPolyCollection using offsets')


# Simulate a series of ocean current profiles, successively
# offset by 0.1 m/s so that they form what is sometimes called
# a "waterfall" plot or a "stagger" plot.

nverts = 60
ncurves = 20
offs = (0.1, 0.0)

yy = np.linspace(0, 2*np.pi, nverts)
ym = np.max(yy)
xx = (0.2 + (ym - yy) / ym) ** 2 * np.cos(yy - 0.4) * 0.5
segs = []
for i in range(ncurves):
    xxx = xx + 0.02*rs.randn(nverts)
    curve = np.column_stack([xxx, yy * 100])
    segs.append(curve)

col = collections.LineCollection(segs, offsets=offs)
ax4.add_collection(col, autolim=True)
col.set_color(colors)
ax4.autoscale_view()
ax4.set_title('Successive data offsets')
ax4.set_xlabel('Zonal velocity component (m/s)')
ax4.set_ylabel('Depth (m)')
# Reverse the y-axis so depth increases downward
ax4.set_ylim(ax4.get_ylim()[::-1])


plt.show()

オフセットを使用した LineCollection、オフセットを使用した PolyCollection、オフセットを使用した RegularPolyCollection、連続するデータオフセット

参考文献

この例では、次の関数、メソッド、クラス、およびモジュールの使用が示されています。

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