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如何绘制温度计图?

matplotlib python

ImportanceOfBeingErnest · 技术社区 · 7 年前

question

如何在matplotlib中绘制温度计?

marker 或者 Path . 不过,温度计似乎没有任何unicode符号。 Font awesome 在matplotlib中有温度计符号和绘图符号 is possible . 但是只有5种不同的填充物

那么,有没有可能有一个温度符号,其中水银柱编码的温度(或事实上任何其他数量)在颜色和填充水平方面?如果是,怎么做?

( 我在下面给出了一个答案,这个方法的替代品或改进在这里作为进一步的答案是受欢迎的。 )

1 回复 | 直到 7 年前

ImportanceOfBeingErnest 7 年前

绘制由两部分组成的温度计的一个选项是创建两个 Path s、外壳和内部水银柱。为此,可以从头开始创建路径,并允许内部路径根据(规范化的)输入参数而变化。

scatter scatter ,只不过它还需要附加参数 temp tempnorm 作为输入的温度标准化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.path as mpath

class TemperaturePlot():

    @staticmethod
    def get_hull():
        verts1 = np.array([[0,-128],[70,-128],[128,-70],[128,0],
                          [128,32.5],[115.8,61.5],[96,84.6],[96,288],
                          [96,341],[53,384],[0,384]])
        verts2 = verts1[:-1,:] * np.array([-1,1])
        codes1 = [1,4,4,4,4,4,4,2,4,4,4]
        verts3 = np.array([[0,-80],[44,-80],[80,-44],[80,0],
                          [80,34.3],[60.7,52],[48,66.5],[48,288],
                          [48,314],[26.5,336],[0,336]])
        verts4 = verts3[:-1,:] * np.array([-1,1])
        verts = np.concatenate((verts1, verts2[::-1], verts4, verts3[::-1]))
        codes = codes1 + codes1[::-1][:-1]
        return mpath.Path(verts/256., codes+codes)

    @staticmethod
    def get_mercury(s=1):
        a = 0; b = 64; c = 35
        d = 320 - b
        e = (1-s)*d
        verts1 = np.array([[a,-b],[c,-b],[b,-c],[b,a],[b,c],[c,b],[a,b]])
        verts2 = verts1[:-1,:] * np.array([-1,1])
        verts3 = np.array([[0,0],[32,0],[32,288-e],[32,305-e],
                           [17.5,320-e],[0,320-e]])
        verts4 = verts3[:-1,:] * np.array([-1,1])
        codes = [1] + [4]*12 + [1,2,2,4,4,4,4,4,4,2,2]
        verts = np.concatenate((verts1, verts2[::-1], verts3, verts4[::-1]))
        return mpath.Path(verts/256., codes)

    def scatter(self, x,y, temp=1, tempnorm=None, ax=None, **kwargs):
        self.ax = ax or plt.gca()
        temp = np.atleast_1d(temp)
        ec = kwargs.pop("edgecolor", "black")
        kwargs.update(linewidth=0)
        self.inner = self.ax.scatter(x,y, **kwargs)
        kwargs.update(c=None, facecolor=ec, edgecolor=None, color=None)
        self.outer = self.ax.scatter(x,y, **kwargs)
        self.outer.set_paths([self.get_hull()])
        if not tempnorm:
            mi, ma = np.nanmin(temp), np.nanmax(temp)
            if mi == ma:
                mi=0
            tempnorm = plt.Normalize(mi,ma)
        ipaths = [self.get_mercury(tempnorm(t)) for t in temp]
        self.inner.set_paths(ipaths)

这个类的用法可能是这样的,

plt.rcParams["figure.figsize"] = (5.5,3) 
plt.rcParams["figure.dpi"] = 72*3

fig, ax = plt.subplots()
p = TemperaturePlot()
p.scatter([.25,.5,.75], [.3,.4,.5], s=[800,1200,1600], temp=[28,39,35], color="C3",
          ax=ax, transform=ax.transAxes)

plt.show()

[28,39,35] 在最小值和最大值之间。

或者我们可以用颜色( c ) 和 临时雇员 显示温度

np.random.seed(42)
fig, ax = plt.subplots()
n = 42
x = np.linspace(0,100,n)
y = np.cumsum(np.random.randn(n))+5

ax.plot(x,y, color="darkgrey", lw=2.5)

p = TemperaturePlot()
p.scatter(x[::4],y[::4]+3, s=300, temp=y[::4], c=y[::4], edgecolor="k", cmap="RdYlBu_r")

ax.set_ylim(-6,18)
plt.show()