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matplotlibで表示されるグラフで特定の数値の範囲内にある部分を色分けしたい。

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wtxa111

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いつもお世話になっております。pythonのmatplotlibで
ベクトルのグラフを表示するquiverについてお尋ねしたいのですが。

datetime           Cu    Or
2018/9/4 0:00    27.6    31.5
2018/9/4 0:10    26.8    45.3
2018/9/4 0:20    27.9    41
2018/9/4 0:30    24.9    36.5
2018/9/4 0:40    30.8    26.8
・・・・・・・・・・・・・・・
2018/9/5 0:00    51.1    21.7

この並びのデータセットを用意して、以下のコードを実施するとベクトルのグラフが描かれます。

#モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

#csvの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv',encoding='ANSI',parse_dates=[0],index_col=[0])

#列データに記号を指定
dt = df.index
a = df['Cu']
b = df['Or']

#流向の度数→radian変換
c = np.radians(b)
u = a*np.sin(c)
v = a*np.cos(c)

#新しいデータフレームの作成
df2 = pd.DataFrame({'x_element':u,'y_element':v})
#新データフレームの期間毎の平均値を求める(1Hour)
df3 = df2.resample('10T').mean()
#新データフレームの各列に記号を指定
dt2 = df3.index
u2 = df3['x_element']
v2 = df3['y_element']

#ベクトルの起点を設定
time_len = len(df3)
x = np.arange(time_len)
y = np.zeros(len(x))

#グラフの格子を設定する
fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10, 5))

#X軸の目盛を設定する
dt_labels = [dt2.strftime('%m/%d') for dt2 in dt2]

#ベクトル表示
ax.quiver(x, y, u2, v2,width=0.001,scale_units='y',scale=1,\
              headlength=5, headwidth=5, headaxislength=5)

#y軸の目盛を設定する
ax.set_ylim(-50, 50)

#
plt.show()

ベクトルのグラフ

このグラフで棒矢印の長さ(つまりデータセットの項目[Cu])が50以上ある棒矢印は赤色に、
40以上50未満の棒矢印は黄色で表示したいとします。
その場合、どのような関数で条件設定をすると良いでしょうか?

また、色付きの棒を最前面で表示したいのですが可能でしょうか?
つまり棒同士が重なった場合、埋もれてしまわないように、
黒棒より黄色棒、さらに黄色棒より赤棒が前面に来るように条件設定したいのですが、
可能でしょうか?

初歩的な質問で申し訳ありませんが、どうぞよろしくお願い致します。

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回答 2

checkベストアンサー

+2

quiver(X, Y, U, V, C, **kw) の第5引数 C に色のリストを指定することで、矢印ごとに色を設定できます。

色の一覧は以下のようにして作成すればよいです。

  1. サンプル数と同じ長さの配列を作成する。(値は black)
  2. df.Cu >= 50 の要素の値を赤にする。
  3. (40 <= df.Cu) & (df.Cu < 50) の要素の値を黄色にする。
colors = np.full(len(x), 'black')
colors[df.Cu >= 50] = 'r'  # 赤
colors[(40 <= df.Cu) & (df.Cu < 50)] = 'y'  # 黄色

サンプルコード

# モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# csvの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv', parse_dates=[0], index_col=[0])

# 列データに記号を指定
dt = df.index
a = df['Cu']
b = df['Or']

# 流向の度数→radian変換
c = np.radians(b)
u = a*np.sin(c)
v = a*np.cos(c)

# 新しいデータフレームの作成
df2 = pd.DataFrame({'x_element': u, 'y_element': v})
# 新データフレームの期間毎の平均値を求める(1Hour)
df3 = df2.resample('10T').mean()
# 新データフレームの各列に記号を指定
dt2 = df3.index
u2 = df3['x_element']
v2 = df3['y_element']

# ベクトルの起点を設定
time_len = len(df3)
x = np.arange(time_len)
y = np.zeros(len(x))

# グラフの格子を設定する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 5))

# X軸の目盛を設定する
dt_labels = [dt2.strftime('%m/%d') for dt2 in dt2]

# ベクトル表示
colors = np.full(len(x), 'black')
colors[df.Cu >= 50] = 'r'  # 赤
colors[(40 <= df.Cu) & (df.Cu < 50)] = 'y'  # 黄色

ax.quiver(x, y, u2, v2, color=colors, width=0.001, scale_units='y', scale=1,
          headlength=5, headwidth=5, headaxislength=5)

# y軸の目盛を設定する
ax.set_ylim(-50, 50)

#
plt.show()

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厳密に色を指定しなくてよいなら、以下のようにカラーマップを利用するとそれらしくできます。

黒棒より黄色棒、さらに黄色棒より赤棒が前面に来るように条件設定したいのですが、

のやり方については分かりません。難しそうな気はします。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

# 長さ5~100のベクトル
N= 20
x = range(N)
y = [0]*N
u = [0]*N
v = [(i+1)*5 for i in range(N)]

# colormap(cm.hot)に対応する位置を決定
clr = []
for i in range(N):
    c = 0
    l = np.sqrt(u[i]**2 + v[i]**2)
    if l >= 50:    c = 0.3 # おおよそ赤色
    elif l >= 40:  c = 0.8 # おおよそ黄色
    clr.append(c)

colormap = cm.hot # 黒→赤→黄→白
plt.quiver(x, y, u, v,color=colormap(clr))
plt.show()


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  • 2019/01/18 08:55

    皆さんありがとうございました。
    ただ、棒同士が重なった場合の前面優先は難しいみたいですね。
    ひとまず解決とし、ベストアンサーを決めさせていただきました。

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