回答編集履歴
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orient, speed = np.loadtxt('test.csv', delimiter=',').T
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-
orient = np.random.randint(0, 360, 100000)
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+
#orient = np.random.randint(0, 360, 100000)
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-
speed = np.random.randint(0, 900, 100000)
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+
#speed = np.random.randint(0, 900, 100000)
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x_edges = np.arange(0, 901, 100)
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y_edges = np.linspace(0, 360, 17)
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numpy.histogram2d() の返り値 H の内容は以下の画像を見るとわかるかと思います。各要素は該当する個数を表しています。
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+
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-
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+
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+
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+
## 追記
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+
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+
(元の角度 + 11.25) mod 360 としてから、ヒストグラムを作成すればよいです。mod をとるのは 元の角度が 350 の場合、350 + 11.25 = 361.25 となるので、361.25 mod 360 = 1.25 とするためです。
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+
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+
```
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+
['-11.25 ~ 11.25',
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+
'11.25 ~ 33.75',
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+
'33.75 ~ 56.25',
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50
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+
'56.25 ~ 78.75',
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51
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+
'78.75 ~ 101.25',
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52
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+
'101.25 ~ 123.75',
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53
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+
'123.75 ~ 146.25',
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54
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+
'146.25 ~ 168.75',
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55
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+
'168.75 ~ 191.25',
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56
|
+
'191.25 ~ 213.75',
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57
|
+
'213.75 ~ 236.25',
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58
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+
'236.25 ~ 258.75',
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59
|
+
'258.75 ~ 281.25',
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60
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+
'281.25 ~ 303.75',
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61
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+
'303.75 ~ 326.25',
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62
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+
'326.25 ~ 348.75']
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+
```
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+
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+
↓
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+
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+
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+
['0.0 ~ 22.5',
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+
'22.5 ~ 45.0',
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+
'45.0 ~ 67.5',
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71
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+
'67.5 ~ 90.0',
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72
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+
'90.0 ~ 112.5',
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73
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+
'112.5 ~ 135.0',
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74
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+
'135.0 ~ 157.5',
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75
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+
'157.5 ~ 180.0',
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76
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+
'180.0 ~ 202.5',
|
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77
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+
'202.5 ~ 225.0',
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78
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+
'225.0 ~ 247.5',
|
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79
|
+
'247.5 ~ 270.0',
|
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80
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+
'270.0 ~ 292.5',
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81
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+
'292.5 ~ 315.0',
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82
|
+
'315.0 ~ 337.5',
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83
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+
'337.5 ~ 360.0']
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+
```
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@@ -6,24 +6,29 @@
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なので、[numpy.histogram2d](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.histogram2d.html#numpy.histogram2d) をお使いください。
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```python
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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-
import
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+
import seaborn as sns # pip install seaborn
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-
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+
orient, speed = np.loadtxt('test.csv', delimiter=',').T
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-
# data = np.c_[np.random.randint(0, 360, 100000),
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-
# np.random.randint(0, 900, 100000)]
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+
orient = np.random.randint(0, 360, 100000)
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+
speed = np.random.randint(0, 900, 100000)
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+
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|
x_edges = np.arange(0, 901, 100)
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y_edges = np.linspace(0, 360, 17)
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-
H = np.histogram2d(
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+
H = np.histogram2d(np.mod(orient + 11.25, 360), speed,
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21
|
bins=(y_edges, x_edges))[0].astype(int)
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print(H.shape) # (16, 9)
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22
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-
import seaborn as sns # pip install seaborn
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sns.set()
|
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25
|
# 目盛りのラベルを設定する。
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-
xlabels = ['{} ~ {}'.format(start, end)
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|
+
xlabels = ['{} ~ {}'.format(start, end)
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-
|
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27
|
+
for start, end in zip(x_edges, x_edges[1:])]
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28
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+
ylabels = ['N', 'NNW', 'NW', 'WNW',
|
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29
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+
'W', 'WSW', 'SW', 'SSW',
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+
'S', 'SSE', 'SE', 'ESE',
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+
'E', 'ENE', 'NE', 'NNE']
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|
# ヒートマップを作成する。
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|
sns.heatmap(H, annot=True, cmap='Reds', fmt='d',
|
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xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels, cbar=False)
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@@ -31,5 +36,4 @@
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```
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numpy.histogram2d() の返り値 H の内容は以下の画像を見るとわかるかと思います。各要素は該当する個数を表しています。
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-
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-
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CHANGED
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@@ -30,20 +30,6 @@
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plt.show()
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```
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-
可視化する。
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numpy.histogram2d() の返り値 H の内容は以下の画像を見るとわかるかと思います。各要素は該当する個数を表しています。
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-
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-
```python
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-
import seaborn as sns # pip install seaborn
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-
sns.set()
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-
# 目盛りのラベルを設定する。
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-
xlabels = ['{} ~ {}'.format(start, end) for start, end in zip(velocity_edges, velocity_edges[1:])]
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-
ylabels = ['{} ~ {}'.format(start, end) for start, end in zip(orient_edges, orient_edges[1:])]
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43
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-
# ヒートマップを作成する。
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-
sns.heatmap(H, annot=True, cmap='Reds', square=True,
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-
xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels)
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-
plt.show()
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-
```
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-
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CHANGED
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@@ -10,12 +10,24 @@
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import matplotlib.pyplot as plt
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data = np.loadtxt('test.csv', delimiter=',')
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+
# data = np.c_[np.random.randint(0, 360, 100000),
|
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+
# np.random.randint(0, 900, 100000)]
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+
x_edges = np.arange(0, 901, 100)
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-
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+
y_edges = np.linspace(0, 360, 17)
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+
H = np.histogram2d(data[:, 0], data[:, 1],
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15
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-
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+
bins=(y_edges, x_edges))[0].astype(int)
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16
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-
H, _, _ = np.histogram2d(
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17
|
-
data[:, 0], data[:, 1], bins=(orient_edges, velocity_edges))
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18
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|
print(H.shape) # (16, 9)
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21
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+
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22
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+
import seaborn as sns # pip install seaborn
|
|
23
|
+
sns.set()
|
|
24
|
+
# 目盛りのラベルを設定する。
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25
|
+
xlabels = ['{} ~ {}'.format(start, end) for start, end in zip(x_edges, x_edges[1:])]
|
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26
|
+
ylabels = ['{} ~ {}'.format(start, end) for start, end in zip(y_edges, y_edges[1:])]
|
|
27
|
+
# ヒートマップを作成する。
|
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28
|
+
sns.heatmap(H, annot=True, cmap='Reds', fmt='d',
|
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29
|
+
xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels, cbar=False)
|
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30
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+
plt.show()
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```
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20
32
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可視化する。
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@@ -34,4 +46,4 @@
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plt.show()
|
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```
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36
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1
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@@ -1,7 +1,7 @@
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> ①角度を読み込みそれに対応する速度を１６方位のリストに分割し、各方位のリストの個数から風向の頻度を求める
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2
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> ②振り分けられた速度をさらに速度ごとに分割する作業を１６方位分行い、各速度のリストの個数から風速の頻度を求める
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1, 2 でやろうとしていることは、データを風
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+
1, 2 でやろうとしていることは、データを風向0 ~ 360で16分割し、さらに風速0~900で9分割する2次元ヒストグラムの作成と考えることができます。
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なので、[numpy.histogram2d](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.histogram2d.html#numpy.histogram2d) をお使いください。
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