使用matplotlib在笛卡尔空间中绘制角度包裹数据

Question

使用matplotlib在笛卡尔空间中绘制角度包裹数据

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也许我的标题比问题更复杂，但是这里有...！

我有一些角度数据，连续分布在x-y平面上，跨越360 => 0度线 - 即358、359、0、1、2等。

如果我要绘制它们并设置：

 plt.xlim(0,360)

我当然会在图的最左侧有三个点，并在最右侧有两个点。您可以在此处查看更复杂和实际的情节（x轴限制故意反转）： angularly-wrapped dataset

我真正想要的是将所有点绘制在图窗口中相同的位置，可能朝向图的中心。在此方案下，x轴在360-0度边界左侧减小，在右侧增加。

我不想对数据本身进行任何翻译/移位（它是一个大型数据集等），因此我将寻求使用一些matplotlib技巧来完成此操作。

如果可以的话，我计划使用hexbin绘制数据点。

感谢您的关注，也感谢您提前的帮助，

戴夫

- Dave

我能想到最简单的“技巧”是将数据绘制两次，即使用移动的x值绘制相同的内容，以便第二个图形的左侧与第一个图形的右侧重合（x_new = x_old + 360）。这是一个选项吗？ - Avaris

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Joe Kington · Accepted Answer

我认为仅仅转换数据会更快。 x[x>180] -= 360 的速度相当快。除非你的数据集大小为几个GB，否则转换数据只需要几毫秒时间。因此，这里提供了一种简单的方法（转换数据）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data to match yours...
y = 60 * np.random.random(300) - 20
x = 60 * (np.random.random(300) - 0.5)
x[x < 0] += 360

# Transform the data back to a -180 to 180 range...
x[x > 180] -= 360

# Plot the data
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'b.')

# Set the ticks so that negative ticks represent >180 numbers
ticks = ax.get_xticks()
ticks[ticks < 0] += 360
ax.set_xticklabels([int(tick) for tick in ticks])

plt.show()

enter image description here

但是，如果你想避免转换数据，可以像这样做... 然而，这种方法保证比转换数据慢，尽管可能只是稍稍慢一点，但它不会更快。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data to match yours...
y = 60 * np.random.random(300) - 20
x = 60 * (np.random.random(300) - 0.5)
x[x < 0] += 360

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharey=True)
fig.subplots_adjust(wspace=0)

ax1.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax1.tick_params(right=False)
ax2.tick_params(left=False)
for label in ax2.get_yticklabels():
    label.set_visible(False)

ax1.plot(x[x > 180], y[x > 180], 'b.')
ax2.plot(x[x <= 180], y[x <= 180], 'b.')

ax2.set_xticks(ax2.get_xticks()[1:])

plt.show()

enter image description here