python / matplotlib - двухосное масштабирование паразита - PullRequest
Новая
       14

python / matplotlib - двухосное масштабирование паразита

3 голосов
/ 30 июня 2010

Попытка построить спектр, то есть скорость в зависимости от интенсивности, с нижней осью х = скорость, на верхней двойной оси = частота

Соотношение между ними (формула Доплера) равно 

f = (1-v/c)*f_0

где f - результирующая частота, v - скорость, c - скорость света, а f_0 - частота при v = 0, т.е.v_lsr.

Я попытался решить ее, посмотрев на http://matplotlib.sourceforge.net/examples/axes_grid/parasite_simple2.html, где она решается с помощью 

pm_to_kms = 1./206265.*2300*3.085e18/3.15e7/1.e5
aux_trans = matplotlib.transforms.Affine2D().scale(pm_to_kms, 1.)
ax_pm = ax_kms.twin(aux_trans)
ax_pm.set_viewlim_mode("transform")

Моя проблема в том, как заменить pm_to_kmsмоя функция для частоты?

Кто-нибудь знает, как решить эту проблему?

Ответы [ 2 ]

5 голосов
/ 02 июля 2010

Решение, которое я использовал, было: 

ax_hz = ax_kms.twiny()
x_1, x_2 = ax_kms.get_xlim()
# i want the frequency in GHz so, divide by 1e9
ax_hz.set_xlim(calc_frequency(x_1,data.restfreq/1e9),calc_frequency(x_2,data.restfreq/1e9))

Это прекрасно работает и гораздо менее сложное решение.

РЕДАКТИРОВАТЬ: нашел очень причудливый ответ. EDIT2: изменен вызов преобразования согласно комментарию на @ u55

Это в основном включает в себя определение нашего собственного преобразования / преобразования. Благодаря превосходной эквивалентности единиц AstroPy, это становится еще проще для понимания и более наглядным. 

from matplotlib import transforms as mtransforms
import astropy.constants as co
import astropy.units as un
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.style.use('ggplot')
from mpl_toolkits.axes_grid.parasite_axes import SubplotHost 


class Freq2WavelengthTransform(mtransforms.Transform): 
    input_dims = 1 
    output_dims = 1 
    is_separable = False 
    has_inverse = True 

    def __init__(self):
        mtransforms.Transform.__init__(self)

    def transform_non_affine(self, fr): 
        return (fr*un.GHz).to(un.mm, equivalencies=un.spectral()).value 

    def inverted(self): 
        return Wavelength2FreqTransform() 

class Wavelength2FreqTransform(Freq2WavelengthTransform): 
    input_dims = 1 
    output_dims = 1 
    is_separable = False 
    has_inverse = True 

    def __init__(self):
        mtransforms.Transform.__init__(self)

    def transform_non_affine(self, wl): 
        return (wl*un.mm).to(un.GHz, equivalencies=un.spectral()).value 

    def inverted(self): 
        return Freq2WavelengthTransform() 



aux_trans = mtransforms.BlendedGenericTransform(Wavelength2FreqTransform(), mtransforms.IdentityTransform()) 

fig = plt.figure(2) 

ax_GHz = SubplotHost(fig, 1,1,1) 
fig.add_subplot(ax_GHz) 
ax_GHz.set_xlabel("Frequency (GHz)") 


xvals = np.arange(199.9, 999.9, 0.1) 

# data, noise + Gaussian (spectral) lines
data = np.random.randn(len(xvals))*0.01 + np.exp(-(xvals-300.)**2/100.)*0.5 + np.exp(-(xvals-600.)**2/400.)*0.5

ax_mm = ax_GHz.twin(aux_trans) 
ax_mm.set_xlabel('Wavelength (mm)') 
ax_mm.set_viewlim_mode("transform") 
ax_mm.axis["right"].toggle(ticklabels=False) 

ax_GHz.plot(xvals, data) 
ax_GHz.set_xlim(200, 1000) 

plt.draw() 
plt.show()

Теперь это дает желаемые результаты: enter image description here

0 голосов
/ 30 июня 2010

Ваша "линейная функция" - это "простой закон масштабирования" (со смещением). Просто замените определение pm_to_kms на вашу функцию.

...