Теневые "клетки" в полярном заговоре с matplotlib

У меня есть куча регулярно распределенных точек (θ = n * π/6, r = 1... 8), каждая из которых имеет значение в [0, 1]. Я могу построить их с их значениями в matplotlib, используя

polar(thetas, rs, c=values)

Но вместо того, чтобы иметь только скудную маленькую точку, я хотел бы затенять соответствующую "ячейку" (т.е. все до половины до смежных точек) с цветом, соответствующим значению точки:

(Обратите внимание, что здесь мои значения - это просто [0,.5, 1], в действительности они будут все между 0 и 1. Есть ли прямой способ реализовать это (или что-то достаточно близко) с matplotlib? Может быть, проще думать об этом как о 2D-гистограмме?

Ответ 1

Конечно! Просто используйте pcolormesh на полярных осях.

например.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate some data...
# Note that all of these are _2D_ arrays, so that we can use meshgrid
# You'll need to "grid" your data to use pcolormesh if it un-ordered points
theta, r = np.mgrid[0:2*np.pi:20j, 0:1:10j]
z = np.random.random(theta.size).reshape(theta.shape)


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, subplot_kw=dict(projection='polar'))


ax1.scatter(theta.flatten(), r.flatten(), c=z.flatten())
ax1.set_title('Scattered Points')

ax2.pcolormesh(theta, r, z)
ax2.set_title('Cells')

for ax in [ax1, ax2]:
    ax.set_ylim([0, 1])
    ax.set_yticklabels([])

plt.show()

Если ваши данные еще не установлены на обычной сетке, вам нужно будет установить ее для использования pcolormesh.

Похоже, что это на обычной сетке из вашего сюжета. В этом случае сетка довольно проста. Если он уже заказан, это может быть так же просто, как вызвать reshape. В противном случае простой цикл или использование numpy.histogram2d с вашими значениями z в качестве весов будут делать то, что вам нужно.

Ответ 2

Это можно сделать довольно красиво, рассматривая его как полярный сложный барчарт:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from random import choice

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], polar=True)

for i in xrange(12*8):
    color = choice(['navy','maroon','lightgreen'])
    ax.bar(i * 2 * np.pi / 12, 1, width=2 * np.pi / 12, bottom=i / 12,
           color=color, edgecolor = color)
plt.ylim(0,10)
ax.set_yticks([])
plt.show()

Выдает:

Ответ 3

Ну, он довольно неполированный в целом, но вот версия, которая округляет разделы.

from matplotlib.pylab import *
ax = subplot(111, projection='polar')

# starts grid and colors
th = array([pi/6 * n for n in range(13)]) # so n = 0..12, allowing for full wrapping
r = array(range(9)) # r = 0..8
c = array([[random_integers(0, 10)/10 for y in range(th.size)] for x in range(r.size)])

# The smoothing
TH = cbook.simple_linear_interpolation(th, 10)

# Properly padding out C so the colors go with the right sectors (can't remember the proper word for such segments of wedges)
# A much more elegant version could probably be created using stuff from itertools or functools
C = zeros((r.size, TH.size))
oldfill = 0
TH_ = TH.tolist()

for i in range(th.size):
    fillto = TH_.index(th[i])

    for j, x in enumerate(c[:,i]):
        C[j, oldfill:fillto].fill(x)

    oldfill = fillto

# The plotting
th, r = meshgrid(TH, r)
ax.pcolormesh(th, r, C)
show()