Matplotlib: Как построить замкнутое кольцо на радиолокационном графике, используя fill_between? (Моя попытка оставляет пробел.)

Я пытаюсь использовать fill_between в радиолокационном графике, чтобы нарисовать «кольцо», следуя примеру радара matplotlib здесь: https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/specialty_plots/radar_chart.html

Я оставил функцию радара_фабрики нетронутой, за исключением дополнительной, перегруженной функции «fill_between», по примеру «fill», которая уже присутствует в примере:

def fill_between(self, *args, closed=True, **kwargs):
    """Override fill_between so that lines are closed by default"""
    return super().fill_between(closed=closed, *args, **kwargs)

Насколько я понимаю, это должно передать close=True объекту PolyCollection. Однако это не так.

Вот код для воспроизведения проблемы. Это немного длиннее минимального, но я думаю, что важно придерживаться примера из документации matplotlib:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle, RegularPolygon
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.projections.polar import PolarAxes
from matplotlib.projections import register_projection
from matplotlib.spines import Spine
from matplotlib.transforms import Affine2D

def radar_factory(num_vars, frame='circle'):
    # calculate evenly-spaced axis angles
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, num_vars, endpoint=False)

    class RadarAxes(PolarAxes):
        name = 'radar'
        # use 1 line segment to connect specified points
        RESOLUTION = 1

        def __init__(self, *args, **kwargs):
            super().__init__(*args, **kwargs)
            # rotate plot such that the first axis is at the top
            self.set_theta_zero_location('N')

        def fill(self, *args, closed=True, **kwargs):
            """Override fill so that line is closed by default"""
            return super().fill(closed=closed, *args, **kwargs)

        def fill_between(self, *args, closed=True, **kwargs):
            """
            Override fill_between so that lines are closed by default
            - CUSTOM ADDITION TO EXAMPLE - 
            """
            return super().fill_between(closed=closed, *args, **kwargs)

        def plot(self, *args, **kwargs):
            """Override plot so that line is closed by default"""
            lines = super().plot(*args, **kwargs)
            for line in lines:
                self._close_line(line)

        def _close_line(self, line):
            x, y = line.get_data()
            # FIXME: markers at x[0], y[0] get doubled-up
            if x[0] != x[-1]:
                x = np.concatenate((x, [x[0]]))
                y = np.concatenate((y, [y[0]]))
                line.set_data(x, y)

        def set_varlabels(self, labels):
            self.set_thetagrids(np.degrees(theta), labels)

        def _gen_axes_patch(self):
            # The Axes patch must be centered at (0.5, 0.5) and of radius 0.5
            # in axes coordinates.
            if frame == 'circle':
                return Circle((0.5, 0.5), 0.5)
            elif frame == 'polygon':
                return RegularPolygon((0.5, 0.5), num_vars,
                                      radius=.5, edgecolor = "k")
            else:
                raise ValueError("unknown value for 'frame': %s" % frame)

        def _gen_axes_spines(self):
            if frame == 'circle':
                return super()._gen_axes_spines()
            elif frame == 'polygon':
                # spine_type must be 'left'/'right'/'top'/'bottom'/'circle'.
                spine = Spine(axes=self,
                              spine_type='circle',
                              path=Path.unit_regular_polygon(num_vars))
                # unit_regular_polygon gives a polygon of radius 1 centered at
                # (0, 0) but we want a polygon of radius 0.5 centered at (0.5,
                # 0.5) in axes coordinates.
                spine.set_transform(Affine2D().scale(.5).translate(.5, .5)
                                    + self.transAxes)
                return {'polar': spine}
            else:
                raise ValueError("unknown value for 'frame': %s" % frame)

    register_projection(RadarAxes)
    return theta

if __name__ == '__main__':
    N = 5
    theta = radar_factory(N, frame='polygon')

    data1 = [2,1.5,3,3,2]
    data2 = [1,0.5,2,2,1]
    spoke_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9), nrows=1, ncols=1,
                             subplot_kw=dict(projection='radar'))

    ax.plot(theta, data1, color='blue')
    ax.plot(theta, data2, color='blue')
    ax.fill_between(theta, y1=data1, y2=data2, color='red')
    ax.fill(theta, data1, facecolor='blue', alpha=0.25)
    ax.set_varlabels(spoke_labels)

    plt.show()

И его выход. Я ожидаю, что красная область последует примеру синей области и заполнит весь многоугольник.

Как закрыть красный зазор?

Matplotlib: Как построить замкнутое кольцо на радиолокационном графике, используя fill_between? (Моя попытка оставляет пробел.)

Это не работает, так как наполнять() создает патч полигона, тогда как заполнить_между() создает PolyCollection полигона. На ум приходят две стратегии: 1) перехват args/kwargs для закрытия массивов, как это было сделано для линий задним числом, или 2) извлечение полигонов, созданных fill_between(), и восстановление отсутствующего полигона из вершин. Первая версия кажется проще, особенно если вы ограничиваете свои входные данные x, y1, y2 либо аргументами, либо kwargs.

Mr. T 21.03.2022 12:57
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
1
36
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вот решение, предложенное в моем комментарии, которое зависит от того, что вы предоставляете x, y1 и y2 как args, а не kwargs:

....
def fill_between(self, *args, **kwargs):
    """
    Override fill_between 
    - CUSTOM ADDITION TO EXAMPLE - 
    """
    if len(args) and args[0][0] != args[0][-1]:
        args = list(args)
        for i, arg in enumerate(args):
            args[i] = np.append(arg, arg[0])            
                              
    return super().fill_between(*args, **kwargs)
....

....
if __name__ == '__main__':
    N = 5
    theta = radar_factory(N, frame='polygon')

    data1 = [2,1.5,3,3,2]
    data2 = [1,0.5,2,2,1]
    spoke_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9), nrows=1, ncols=1,
                             subplot_kw=dict(projection='radar'))

    ax.plot(theta, data1, color='blue')
    ax.plot(theta, data2, color='blue')
    ax.fill_between(theta, data1, data2, color='red')
    ax.fill(theta, data2, facecolor='blue', alpha=0.25)
    ax.set_varlabels(spoke_labels)

    plt.show()

Пример вывода:

Вы также можете легко реализовать kwargs синтаксический анализ для большей гибкости, если это необходимо, но, очевидно, вы теряете некоторую гибкость синтаксического анализа matplotlib. Однако он по-прежнему анализирует where, если он указан как arg len N или kwarg len N+1:

#where array provided as arg of len N
ax.fill_between(theta, data1, data2, [True, True, False, True, True], color='red')    
#or as kwarg of len N+1
#ax.fill_between(theta, data1, data2, where=[True, True, False, True, True, True], color='red')

Выход:

Спасибо за объяснение и решение. Работает как шарм и решает мою проблему.

Mischa Obrecht 22.03.2022 08:24

Другие вопросы по теме