Подплот гистограммы, соответствующей графику Python базовой карты - PullRequest
1 голос
/ 13 марта 2019

Вот код, который я должен нанести геолокализованные данные на Базовую карту.Я хотел бы добавить гистограмму слева от моей базовой карты, чтобы показать плотность, связанную с каждым градусом широты.

data = np.zeros((5000,3))
data[:,0]=np.random.uniform(low=-180,high=180,size=(5000,))
data[:,1]=np.random.uniform(low=-60,high=90,size=(5000,))
data[:,2] =np.random.uniform(low=0,high=100000,size=(5000,))

fig = plt.figure(facecolor='w')
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.2, wspace=0.2)
main_ax = fig.add_subplot(grid[:-1, 1:])

m = Basemap(projection = 'cyl', llcrnrlat = -60., urcrnrlat = 90., llcrnrlon = -180., urcrnrlon = 180., resolution ='l')
x, y =m(data[:,0], data[:,1])
m.scatter(x, y, marker='.', s = 0.02, c = data_lac[:,2], cmap = 'hot_r', edgecolor = 'none')
m.fillcontinents(color='grey', lake_color=None, ax=None, alpha=0.1)
parallels=np.arange(-60.,90.,10)
m.drawparallels(parallels, labels =[True, False, False, True], linewidth=0.)
m.drawmeridians(np.arange(-180.,180.,20),labels =[True, False, False, True], linewidth=0. )
m.colorbar()

y_hist = fig.add_subplot(grid[:-1, 0], xticklabels=[], sharey=main_ax)

# histogram on the attached axes
y_hist.hist(data[:,1], 150, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='blue',alpha=0.2)
y_hist.invert_xaxis()
plt.tight_layout()
plt.show()

У меня проблемы с размером моей гистограммы, который не соответствует ни размеру карты, ни широте (если я просто хочу от -60 ° до 90 °).Кроме того, у-ось не является общей для базовой карты и гистограммы.Я также пытался с форматом GridSpec, но результат тот же.

enter image description here

1 Ответ

1 голос
/ 21 марта 2019

Хотя ответ, который я привел в комментариях, дает принципиальное решение вопроса, проблема может возникнуть, когда соотношение сторон на рисунке «слишком мало».В этом случае, даже если yticks и ylims синхронизированы, высота базовой карты и гистограммы - нет, потому что пропорции двух подзаговоров различны.Самый простой способ исправить это - использовать разделитель осей вместо обычного подхода add_subplot(), как это делается в последнем примере этого ответа .

В связи с моимранее предлагало решение , чтобы разделить утики между двумя графиками, на самом деле можно получить довольно аккуратные результаты.Для достижения наилучших результатов я бы рекомендовал не использовать функцию basemaps colorbar, а вместо этого напрямую использовать fig.colorbar с выделенными осями для цветовой шкалы.Кроме того, это выглядит (на мой взгляд) лучше всего, если вы показываете метки ytick только слева от гистограммы и скрываете их рядом с базовой картой (решение из здесь ).Если это не нужно, вы можете отрегулировать расстояние между гистограммой и базовой картой с помощью ключевого слова pad в divider.append_axes().

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

data = np.zeros((5000,3))
data[:,0] = np.random.normal(loc=20, scale = 30, size=(5000,))
data[:,1] = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=(5000,))
data[:,2] =np.random.uniform(low=0,high=100000,size=(5000,))

##create a figure with just the main axes:
fig, main_ax = plt.subplots()

m = Basemap(
    projection = 'cyl',
    llcrnrlat = -60., urcrnrlat = 90.,
    llcrnrlon = -180., urcrnrlon = 180.,
    resolution ='l',
    ax=main_ax,
)

x, y =m(data[:,0], data[:,1])
cls = m.scatter(
    x, y,
    marker='.', s = 1, c = data[:,2],
    cmap = 'hot_r', edgecolor = 'none'
)
m.fillcontinents(color='grey', lake_color=None, ax=None, alpha=0.1)
lats=np.arange(-60.,90.,10)
lons=np.arange(-180.,180.,60)

##parallels without labels
m.drawparallels(lats, labels =[False, False, False, False], linewidth=0.1)
m.drawmeridians(lons,labels =[False, False, False, True], linewidth=0.1 )


##generating the other axes instances:
##if you want labels at the left side of the map,
##adjust pad to make them visible
divider = make_axes_locatable(main_ax)
y_hist = divider.append_axes('left', size='20%', pad='5%', sharey=main_ax)
cax = divider.append_axes('right',size=0.1,pad=0.1)

##use fig.colorbar instead of m.colorbar
fig.colorbar(cls, cax = cax)


## histogram on the attached axes
y_hist.hist(data[:,1], 150, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='blue',alpha=0.2)
y_hist.invert_xaxis()

##the y-ticklabels:
_,yticks_data = m(0*lats,lats)
y_hist.set_yticks(yticks_data)
y_hist.set_yticklabels(['{: >3}$^\circ${}'.format(
    abs(int(y)), 'N' if y>0 else 'S' if y<0 else ' '
) for y in lats])

##turning off yticks at basemap
main_ax.yaxis.set_ticks_position('none')
plt.setp(main_ax.get_yticklabels(), visible=False)


plt.tight_layout()
plt.show()

Конечный результат имеет истинно синхронизированные высоты и утилики подпрограмм (также при изменении размерарисунок) и выглядит так:

result of the above code

...