python - 在极坐标中显示
问题描述
我在 .dat 文件中有带有快照的磁盘模拟数据。我只想绘制一个但在极坐标中。
我有:
rho = np.fromfile(filename).reshape(128,384)
plt.imshow(np.log10(rho),origin='lower',cmap="Oranges",aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.show()
我想要这样的东西:
忽略颜色和 cmap。它们不是相同的模拟。只寻找磁盘形式。
解决方案
初步的
为了帮助确定这个答案,我将首先为数据制作一个生成器。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def make_r_theta_vals():
thetas_radians = np.arange(0,2.01*np.pi,np.pi/100.)
radii = np.arange(0,101,1)
#meshgrid these to make a fuller array
tr,rr = np.meshgrid(thetas_radians,radii)
#generate fake z values
z_vals = (75. * rr**(1./2.2)\
+ 50.*np.random.normal()*np.sin(tr) \
+ 20. * np.cos(tr) * np.sqrt(rr) \
+ np.cos(rr * np.pi / 100.) * np.sin(rr * np.pi/50.) * 6.)\
* (np.sin(rr * np.pi/ 100.)**3. + 0.85)
return thetas_radians, radii, z_vals
这里,z_vals
是一个NxM
数组,其中N
和M
是 r 和 theta 值的长度。在您的问题中,这将对应于rho
,但我想概括一下这个答案。
我们可以看到这会产生一个类似于您的原始图的图,
def make_cartesian_plot():
plt.clf()
fig = plt.figure(figsize=[5,2])
ax = fig.add_axes([0.15,0.18,0.8,0.8])
thetas_radians, radii, z = make_r_theta_vals()
ax.imshow(z,origin='lower',extent=[np.degrees(thetas_radians[0]),
np.degrees(thetas_radians[-1]),
radii[0],radii[-1]])
plt.savefig('cartesian.png')
输出为
简单的方法
为了在极坐标中进行这项工作,我们将使用pcolormesh以及已知的 r 和 theta 值。如果您没有这些,您将需要生成它们,类似于我在第一个代码片段中生成它们的方式。然后,这很容易:
def make_polar_plot():
plt.clf()
fig = plt.figure(figsize=[5,5])
ax = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8],polar=True)
thetas_radians, radii, z = make_r_theta_vals()
ax.pcolormesh(thetas_radians,radii,z,edgecolors='face')
#ec='face' to avoid annoying gridding in pdf
plt.savefig('polar.png')
产生:
为简单起见,省略了装饰选择(例如删除刻度标签)。
笛卡尔网格上的极坐标
相反,所问的问题描绘了一个绘制在矩形网格上的极盘。假设这是所需的输出,我们将r
, theta
,转换z
为x
, y
, z
。再次在这里,我们使用meshgrid
了一个有用的x
和y
来pcolormesh
处理绘图。
def make_cartepolar_plot():
plt.clf()
fig = plt.figure(figsize=[5,5])
ax = fig.add_axes([0.15,0.15,0.8,0.8])
thetas_radians, radii, z = make_r_theta_vals()
tr,rr = np.meshgrid(thetas_radians,radii)
x_vals = rr * np.cos(tr)
y_vals = rr * np.sin(tr)
ax.pcolormesh(x_vals,y_vals,z,edgecolors='face')
#ec='face' to avoid annoying gridding in pdf
plt.savefig('carte_polar.png')
在这里,输出是
请注意,对于更复杂的数据集,您可能需要查看此上一个问题。
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