このページは自分の研究で使うことの多いPython可視化ルーティンの雛形を置いている。随時更新中。
色は以下のようにRGB値で指定することも可能
デフォルトで指定可能なカラーマップ と切り替えるには
散布図にしたいときは、scatter を使う。ここでは例として、公開されているHipparcos衛星データを読み込んで、HR図を作成してみる。
カラーバーを図の中に置く方法も同時に紹介する
補間せずにピクセル毎にプロットする時は pcolormesh を使う
補間した滑らかな図にする時は contourf を使う
2つ並べたコンタープロットに共通のカラーバーを与える場合。図の内部に文字を挿入する方法も紹介。
格子グリッドへの変換をすることなく極座標のままプロットできるので、IDLに比べて楽。
試しにグローバル日震学で得られた太陽内部差動回転の分布をプロットしてみる。
ちなみに、カラーバーを横向きに与えたい場合は、例えば次のようにすればよい。
meshgrid と projection='mollweide'オプション でも一応それっぽいものが出来るが、Basemap を使った方が早くて綺麗。
余談だが、残念ながら Basemap は2020年で開発終了してしまうので、僕も例に漏れず Cartopy に移行しようとしたのだが、Cartopy で Contourf プロットすると Basemap の何十倍も時間がかかることが判明したので断念。次回のアップデートでバグが修正されれば移行する予定。
インストールするには あらかじめ PROJ4とGEOS が必要。
ちなみにssh先のスパコン解析サーバーで利用するには、"PROJ_LIB"を指定してインポートする必要がある。
使用例は以下のようになる。
ところでParaviewではデフォルトで格好よく影をつけてくれるが、やはりPythonでも同様の格好いい図を作りたい。
そこで、以下のように手動で影エフェクトをつけることにした。
左から、エフェクトなし、薄めの影、濃いめの影をつけてみた。遠近感が出ていい感じになった。論文に載せる図では、アドホックなエフェクトが強すぎると良くないので控えめにした方が良いだろう。