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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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データの大きさごとにベクトルグラフの色を変えたい

run1

総合スコア19

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/12/19 09:06

読み込みたいデータ

date,cs,dir 2015/8/8 0:00,332,290.5 2015/8/8 0:10,356,297.6 2015/8/8 0:20,387,303.7 2015/8/8 0:30,406,306.2 2015/8/8 0:40,359,301.8 2015/8/8 0:50,330,303.3 2015/8/8 1:00,374,315.5 2015/8/8 1:10,334,310.5 2015/8/8 1:20,249,292.4 2015/8/8 1:30,366,304.2 . . .

前提・実現したいこと

上のような形式のデータを読み込み時系列ベクトルグラフを作成しました。
これをcsの大きさごとに色を変えて表示したいのですがどのようにすればいいのか分かりません…(10cm/sごとなど…)
どなたかご教示頂けないでしょうか。

該当のソースコード

Python

1 2import numpy as np 3import pandas as pd 4import matplotlib.pyplot as plt 5import math 6math.pi 7 8#データの読み込み 9df = pd.read_csv('test.csv',parse_dates=[0]) 10date = df['date'] 11cs = df['cs']/10 12dir = df['dir'] 13rad = dir/180*math.pi 14 15#ベクトル成分計算 16u = cs*np.sin(rad) 17v = cs*np.cos(rad) 18 19#ベクトルの起点 20time_len = len(date) 21x = np.arange(time_len) 22y = np.zeros(len(x)) 23 24#グラフサイズ 25fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 5)) 26 27# X軸の目盛りを設定する。 28dt_labels = np.array([d.strftime('%Y/%m/%d %H:%M') for d in date]) 29ax.set_xlim(-20, 50) 30ax.set_xticks(x[::30]) 31ax.set_xticklabels(dt_labels[::30], rotation=45, fontsize='small') 32 33# y軸の目盛りを設定する。 34ax.set_ylim(-55, 55) 35plt.yticks(np.arange(-50, 50.1, 10)) 36 37#ベクトル表示 38q = ax.quiver(x, y, u, v, width=0.002, scale_units='y', scale=1, 39 headlength=0, headwidth=0, headaxislength=0) 40 41#y=0にラインを表示,vlineで縦線 42ax.axhline(color='black', linewidth=1) 43 44# x, y軸にラベルを表記 45ax.set_xlabel('datetime', fontsize=13) 46ax.set_ylabel('current (cm/s)', fontsize=13) 47 48#pngとして保存 49plt.subplots_adjust(left=0.125, right=0.9, bottom=0.25, top=0.9) 50plt.savefig('test.png') 51

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回答1

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ベストアンサー

Axes.quiverCというオプションを取りますから、これを渡すのが一番簡単かと思います。

matplotlib.axes.Axes.quiver — Matplotlib 3.1.1 documentation

python

1#ベクトル表示 2q = ax.quiver(x, y, u, v, cs, # csを位置引数Cに追加 3 width=0.002, scale_units='y', scale=1, 4 headlength=0, headwidth=0, headaxislength=0, 5 cmap="winter") # cmapは適当に選んでください 6fig.colorbar(q, ax=ax) # カラーバーはあったほうが良い 7

投稿2019/12/20 10:07

hayataka2049

総合スコア30935

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