Я пытаюсь создать экваториальный график координат, который должен выглядеть более или менее следующим образом:
(Эта цифра взята из в этой статье и показывает положение Large и Small MCs в экваториальных координатах)
Важные вещи, чтобы заметить об этом сюжете:
- Ось
theta(т.е. правое вознесение) находится в h: m: s (часы, минуты, секунды), поскольку она привыкла в астрономии, а не в градусах, поскольку опцияpolarпо умолчанию используется вmatplotlib. - Ось
r(то есть: склонение) увеличивается наружу от -90º, а сетка находится в центре (0h, -90º). - Сюжет обрезается, что означает, что только часть его отображается в противоположность всему кругу (по умолчанию
matplotlib).
Используя опцию polar=True в matplotlib, ближайший график, который мне удалось создать, - это (MWE ниже, файл данных здесь, некоторые моменты отсутствуют по сравнению с изображением выше, поскольку файл данных немного меньше):
Мне также нужно добавить третий график данных в график, поэтому я добавляю цветную панель и цвет каждой точки в соответствии с массивом z:
Так что мне в основном нужно прямо сейчас, это способ обрезать сюжет. Основываясь главным образом на этом вопросе и в этом примере @cphlewis пришел довольно близко с , но некоторые вещи все еще отсутствуют (упоминается в его ответе).
Любая помощь и/или указатели с этой проблемой будут с благодарностью.
MWE
(Обратите внимание, что я использую gridspec для размещения подзаголовка, потому что мне нужно сгенерировать несколько из них в том же файле выходного изображения)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
def skip_comments(f):
'''
Read lines that DO NOT start with a # symbol.
'''
for line in f:
if not line.strip().startswith('#'):
yield line
def get_data_bb():
'''RA, DEC data file.
'''
# Path to data file.
out_file = 'bb_cat.dat'
# Read data file
with open(out_file) as f:
ra, dec = [], []
for line in skip_comments(f):
ra.append(float(line.split()[0]))
dec.append(float(line.split()[1]))
return ra, dec
# Read RA, DEC data from file.
ra, dec = get_data_bb()
# Convert RA from decimal degrees to radians.
ra = [x / 180.0 * 3.141593 for x in ra]
# Make plot.
fig = plt.figure(figsize=(20, 20))
gs = gridspec.GridSpec(4, 2)
# Position plot in figure using gridspec.
ax = plt.subplot(gs[0], polar=True)
ax.set_ylim(-90, -55)
# Set x,y ticks
angs = np.array([330., 345., 0., 15., 30., 45., 60., 75., 90., 105., 120.])
plt.xticks(angs * np.pi / 180., fontsize=8)
plt.yticks(np.arange(-80, -59, 10), fontsize=8)
ax.set_rlabel_position(120)
ax.set_xticklabels(['$22^h$', '$23^h$', '$0^h$', '$1^h$', '$2^h$', '$3^h$',
'$4^h$', '$5^h$', '$6^h$', '$7^h$', '$8^h$'], fontsize=10)
ax.set_yticklabels(['$-80^{\circ}$', '$-70^{\circ}$', '$-60^{\circ}$'],
fontsize=10)
# Plot points.
ax.scatter(ra, dec, marker='o', c='k', s=1, lw=0.)
# Use this block to generate colored points with a colorbar.
#cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')
#z = np.random.random((len(ra), 1)) # RGB values
#SC = ax.scatter(ra, dec, marker='o', c=z, s=10, lw=0., cmap=cm)
# Colorbar
#cbar = plt.colorbar(SC, shrink=1., pad=0.05)
#cbar.ax.tick_params(labelsize=8)
#cbar.set_label('colorbar', fontsize=8)
# Output png file.
fig.tight_layout()
plt.savefig(ra_dec_plot.png', dpi=300)
