Как правильно совмещать график масштаба журнала с фоновым изображением? - PullRequest
Новая
       64

Как правильно совмещать график масштаба журнала с фоновым изображением?

2 голосов
/ 18 марта 2020

Я создал данные для кривой, хранящиеся в списке. Затем я взял 1000 случайных выборок из этих данных. Ось Y показывает мои данные, а ось X - вывод формулы. До здесь все в порядке. Проблема начинается, когда я хочу нанести свои данные на существующее изображение.

Figure

Как видите, моя ось x и ось имеют логарифмический масштаб и меньше 1. Я искал ответы и обнаружил, что Я мог бы использовать FuncFormatter. Тем не менее, это не работает для меня, так как мне нужно отобразить свои данные в лог-масштабе. Когда я просто использую plt.xscale('log'), рисунок выглядит следующим образом:

Выходная фигура с логарифмической шкалой

image

Выходная фигура без логарифма -scale

image

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#Producing some data and put them in a list named listGercek 

xekseni2 = []
data = random.sample(listGercek, 1000)

for teta in data:
    olasılık = listGercek.index(teta)/100000
    xekseni2.append(olasılık)

im = plt.imread('figure.png')
xmin, xmax, ymin, ymax = (0.001, 1, 0.01, 1)
aspect = im.shape[0] / im.shape[1] * (xmax-xmin)/(ymax-ymin)
plt.imshow(im, zorder=0, extent=[1e-3, 1e0, 1e-2, 1e0], aspect=aspect)
plt.yscale('log')
plt.xscale('log')
plt.xlabel('P')
plt.ylabel(r'$\tau_{c}^{*}$')
plt.plot(xekseni2, data, "ro", marker="o", markersize=1, label="Present Work")
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
plt.legend()
plt.show()

Некоторые данные задаются в виде вопросов:

y: 0,09141346037829952, 0,06969760102294438, 0,0473781028644485, 0,059295628198887916, 0,034341 +0,04050307759274645, +0,08088991113201109, +0,03746878506083184, +0,13583224333004337, +0,03269066677698429, 0,06918929672995293, 0,06040315211901601, 0,05772815718352134, +0,07361582566248871, +0,06212973486945907, 0,03283216378016191, 0,14407484921136313, 0,02266323793619761, 0,04439409523587426, +0,055067724315696655

1029 * х: 0,81136, 0,67958, 0,43465, 0,58106, 0,55695, 0,33327, 0,75665, 0,2849, 0,93146, 0,20716, 0,6752, 0,59276, 0,56391, 0,70997, 0,6097, 0,20941, 0,94315, 0,06609, 0,39222, 0,53361,

1 Ответ

1 голос
/ 19 марта 2020

Проблема заключается в том, что при смене оси масштабирования изображение также деформируется. Таким образом, изображение нуждается в линейном масштабе.

Один из подходов - нарисовать изображение на вторичной оси x и y с линейным масштабом. И нарисовать кривую на исходных осях с двойной логарифмической шкалой.

Первичные оси получают zorder перед второстепенными осями. Таким образом, новая кривая идет поверх всего. Чтобы сделать изображение видимым, цвет лица основных осей должен быть прозрачным (цветная строка «none» вместо стандартной по умолчанию «white»).

Чтобы скрыть вторичную ось, также необходимо скрыть промежуточную twinx(). (См. Примечания под этой записью .)

Чтобы получить правильное соотношение сторон, кажется, что только aspect='auto' работает должным образом, устанавливая одинаковые пределы для первичной и вторичной осей. . 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xekseni2 = [0.81136, 0.67958, 0.43465, 0.58106, 0.55695, 0.33327, 0.75665, 0.2849, 0.93146, 0.20716, 0.6752, 0.59276,
            0.56391, 0.70997, 0.6097, 0.20941, 0.94315, 0.06609, 0.39222, 0.53361]
data = [0.09141346037829952, 0.06969760102294438, 0.0473781028644485, 0.059295628198887916, 0.0571418702849134,
        0.04050307759274645, 0.08088991113201109, 0.03746878506083184, 0.13583224333004337, 0.03269066677698429,
        0.06918929672995293, 0.06040315211901601, 0.05772815718352134, 0.07361582566248871, 0.06212973486945907,
        0.03283216378016191, 0.14407484921136313, 0.02266323793619761, 0.04439409523587426, 0.055067724315696655]

xmin, xmax, ymin, ymax = (0.001, 1, 0.01, 1)

ax = plt.gca()
ax.plot(xekseni2, data, "ro", marker="o", markersize=1, label="Present Work")
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlabel('P')
ax.set_ylabel(r'$\tau_{c}^{*}$')
ax.set_xlim(xmin, xmax)
ax.set_ylim(ymin, ymax)
ax.legend(loc='lower right')
ax.set_zorder(2)
ax.set_facecolor('none')

ax_tw_x = ax.twinx()
ax_tw_x.axis('off')
ax2 = ax_tw_x.twiny()

im = plt.imread('figure.png')
ax2.imshow(im, extent=[xmin, xmax, ymin, ymax], aspect='auto')
ax2.axis('off')
plt.show()

resulting plot

PS: Другой подход может состоять в том, чтобы рисовать все на одних и тех же осях, но вручную преобразовывать координаты кривой в пространство журнала. Оси тогда являются линейными как для изображения, так и для кривой. Визуальный аспект осей может быть адаптирован к mimi c log осям, как описано в этом посте .

...