ベクトルグラフに凡例をつけたい

データソース

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
2015/8/8 1:40,338,290.8
2015/8/8 1:50,363,299.9
2015/8/8 2:00,416,294.4
2015/8/8 2:10,377,310.3

前提・実現したいこと

上の様な時系列データを用いてベクトルグラフを作成しました。
csのデータの大きさによってベクトルの色を変えたので色の凡例を表示したいのですが方法がわかりません。
どなたかご教示頂けないでしょうか。

Python

################################################################################

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

################################################################################
# csvの読み込み
################################################################################

df = pd.read_csv('test.csv',parse_dates=[0])

# 列データに記号を指定
cs = df['cs']/10
dir = df['dir']
date = df['date']

# radian変換
rad = np.radians(dir)

################################################################################
#ベクトル計算
################################################################################

#ベクトル成分計算
u = cs*np.sin(rad)
v = cs*np.cos(rad)

#ベクトルの起点
time_len = len(date)
x = np.arange(time_len)
y = np.zeros(len(x))

################################################################################
#グラフ作成
################################################################################

#グラフサイズ（subplot(行の数,列の数,何番目に配置しているか)）
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 5))

# X軸の目盛を設定する
dt_labels = np.array([d.strftime('%Y/%m/%d %H:%M') for d in date])
ax.set_xlim(-20, 50)
ax.set_xticks(x[::30])
ax.set_xticklabels(dt_labels[::30], rotation=45, fontsize='small')

# y軸の目盛を設定する
ax.set_ylim(-55, 55)
plt.yticks(np.arange(-50, 50.1, 10))

# ベクトル表示
colors = np.full(len(x), 'black')
colors[df.cs >= 400] = 'r'  # 赤
colors[(200 <= df.cs) & (df.cs < 400)] = 'y'  # 黄色


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

#y=0にラインを表示,vlineで縦線
ax.axhline(color='black', linewidth=1)

#ベクトルのキー表示,plt.quiverkey(Q, x位置,y位置,長さ,単位（文字）)
ax.quiverkey(q, 0.1, 0.9, 10,'10[cm/s]', labelpos='N', coordinates='axes',
color='black')

# x, y軸にラベルを表記
ax.set_xlabel('datetime', fontsize=13)
ax.set_ylabel('current (cm/s)', fontsize=13)

#pngとして保存
plt.subplots_adjust(left=0.125, right=0.9, bottom=0.25, top=0.9)
plt.savefig('test3.png')

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

現在１回で行っているデータの描画処理（ax.quiver()）を、csのデータの大きさによって分割したカテゴリ毎の３回の描画に分割で行い、パラメータとして labelを渡すとよいかと思います。

以下は質問のコードを改造したものです。
（上記のデータを分割処理をするにあたり、全データをDataFrameで管理した方が楽だったので、個別の変数を設定している部分をDataFrameで管理するように変更させていただいております。）

Python
1################################################################################
2
3import matplotlib.pyplot as plt
4import numpy as np
5import pandas as pd
6
7################################################################################
8# csvの読み込み
9################################################################################
10
11df = pd.read_csv('test.csv',parse_dates=[0])
12
13# 列データに記号を指定
14df['cs'] = df['cs']/10
15
16# radian変換
17df['rad'] = np.radians(df.dir)
18
19################################################################################
20#ベクトル計算
21################################################################################
22
23#ベクトル成分計算
24df['u'] = df.cs * np.sin(df.rad)
25df['v'] = df.cs * np.cos(df.rad)
26
27################################################################################
28#グラフ作成
29################################################################################
30
31#グラフサイズ（subplot(行の数,列の数,何番目に配置しているか)）
32fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 5))
33
34# X軸の目盛を設定する
35dt_labels = df['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d %H:%M')
36ax.set_xlim(-20, 50)
37ax.set_xticks(df.index[::30])
38ax.set_xticklabels(dt_labels[::30], rotation=45, fontsize='small')
39
40# y軸の目盛を設定する
41ax.set_ylim(-55, 55)
42plt.yticks(np.arange(-50, 50.1, 10))
43
44# ビン分割の境界および各カテゴリ毎の色とラベルを設定する
45bins = [0, 20, 40, np.inf] # 0-20, 20-40, 40-∞ に３分割する
46colors = ['k','y','r'] # 上記のカテゴリ毎の色 (black,yellow,red)
47labels = ['0 ～ 20','20 ～ 40','40以上'] # 上記のカテゴリ毎のラベル
48
49# CSの値を上記の境界条件で分けたグループにてDataFrameを分割し、ループ処理を行う
50# l にはグループのカテゴリ名（今回は未使用）, d には分割されたDataFrameが入る
51for i, (l, d) in enumerate(df.groupby(pd.cut(df['cs'], bins=bins, right=False))):
52    q = ax.quiver(d.index, 0, d.u, d.v,
53                  color=colors[i], label=labels[i],
54                  width=0.001, scale_units='y', scale=1,
55                  headlength=5, headwidth=5, headaxislength=5)
56
57    if i == 0:
58        #ベクトルのキー表示,plt.quiverkey(Q, x位置,y位置,長さ,単位（文字）)
59        ax.quiverkey(q, 0.1, 0.9, 10,'10[cm/s]', labelpos='N', coordinates='axes',color='black')
60
61#y=0にラインを表示,vlineで縦線
62ax.axhline(color='black', linewidth=1)
63
64# x, y軸にラベルを表記
65ax.set_xlabel('datetime', fontsize=13)
66ax.set_ylabel('current (cm/s)', fontsize=13)
67
68# 凡例を表記
69ax.legend()
70
71#pngとして保存
72plt.subplots_adjust(left=0.125, right=0.9, bottom=0.25, top=0.9)
73plt.savefig('test3.png')