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私はmatplotlibを使用して多くのプロットを作成しています。プロットには、多くのFancyBboxPatchesを作成し、ScalarMappableを使用して各パッチの色を設定します。各プロットは、物理的プロセスからの「タイムステップ」に対応しています。私は何をしようとしているのか、私が抱えている問題を説明するために、以下の最小限の作業例を作成しました。Matplotlib ScalarMappableは黒色のみを返します
ファイルdata.txtがあるとします。行に1つのエントリがある場合、その値はタイムステップです。行に3つのエントリがある場合、最初のエントリはxの値、2番目のエントリはyの値、3番目のエントリはScalarMappableを使用する値です。ここでdata.txtの例である：ここでは
1
0 0 0.1
0 1 1
0 2 2
0 3 3
0 4 4
1 0 10
1 1 11
1 2 12
1 3 13
1 4 14
2 0 20
2 1 21
2 2 22
2 3 23
2 4 24
3 0 30
3 1 31
3 2 32
3 3 33
3 4 34
2
1 0 10
1 1 11
1 2 12
1 3 13
1 4 14
2 0 110
2 1 111
2 2 112
2 3 113
2 4 114
3 0 120
3 1 121
3 2 122
3 3 123
3 4 124
4 0 130
4 1 131
4 2 132
4 3 133
4 4 134
3
2 0 110
2 1 111
2 2 112
2 3 113
2 4 114
3 0 1110
3 1 1111
3 2 1112
3 3 1113
3 4 1114
4 0 1120
4 1 1121
4 2 1122
4 3 1123
4 4 1124
5 0 1130
5 1 1131
5 2 1132
5 3 1133
5 4 1134
4
3 0 1110
3 1 1111
3 2 1112
3 3 1113
3 4 1114
4 0 11110
4 1 11111
4 2 11112
4 3 11113
4 4 11114
5 0 11120
5 1 11121
5 2 11122
5 3 11123
5 4 11124
6 0 11130
6 1 11131
6 2 11132
6 3 11133
6 4 11134
は、私はプロットを生成するために使用するスクリプトです：
：#!/usr/bin/env python3
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
def parse_file(file_name):
output = {}
with open(file_name, 'r') as data_file:
for line in data_file:
entries = line.strip().split()
if len(entries) == 1:
time_step = int(entries[0])
output[time_step] = {}
elif len(entries) == 3:
x = float(entries[0])
y = float(entries[1])
value = float(entries[2])
output[time_step][(x, y)] = value
else:
raise RuntimeError('Anomalous line {} in file {}'.format(line, data_file.name))
return output
def main():
fig, axes = plt.subplots()
axes.set_xlim(-1,10)
axes.set_ylim(-1,10)
cmap = cm.plasma
norm = LogNorm(vmin = 1e-2, vmax = 1.2e4)
smap = cm.ScalarMappable(norm = norm, cmap = cmap)
smap.set_array([])
color_bar = fig.colorbar(mappable = smap, ax = axes, orientation = 'vertical', label = 'label')
data = parse_file(file_name = 'data.txt')
for time_step, information in data.items():
cells = []
for (x,y), value in information.items():
cell = FancyBboxPatch(xy = (x - 0.5, y - 0.5),
width = 1, height = 1,
boxstyle = 'square,pad=0.',
edgecolor = 'black',
facecolor = smap.to_rgba(value))
#print(time_step, '\t', x, '\t', y, '\t', value, '\t', smap.to_rgba(value))
axes.add_patch(cell)
cells.append(cell)
fig.savefig('time-step_{}.png'.format(time_step))
for cell in cells:
cell.remove()
if __name__ == '__main__':
main()
そして、ここでは、そのスクリプトを実行してから作成されたプロットの一つであります
このプロット（および作成された他の3つはここには表示されません）はうまく見えます。だから私はScalarMappableを正しく使っていると確信しています。今度は私がプロットしたい実際のデータを再びdata.txtというファイルに入れます。形式は前と同じですが、行に4つのエントリがある場合を除き、最初のエントリはタイムステップです（他のエントリは気にしません）。ここでdata.txtの例である：
2 0.424066E-02 0.200000E+01 0.885500E+08
0 1 0.850703E+00
1 3 0.388551E-09
2 4 0.141948E-06
2 6 0.126299E-09
3 9 0.166871E-08
4 12 0.340738E-08
5 13 0.246948E-09
5 14 0.129005E-09
6 16 0.140043E-08
6 17 0.885307E-09
26 76 0.591676E-08
26 78 0.745985E-08
27 77 0.263136E-08
27 78 0.131857E-08
27 79 0.151193E-05
27 80 0.265941E-07
27 81 0.170975E-05
27 82 0.206355E-08
27 83 0.334444E-07
28 80 0.569439E-05
28 81 0.864904E-07
28 82 0.114196E-02
28 83 0.130067E-06
28 84 0.608045E-04
28 85 0.351649E-07
28 86 0.543117E-07
28 88 0.202115E-08
29 83 0.225374E-07
29 84 0.125586E-07
29 85 0.253383E-04
29 86 0.943810E-06
29 87 0.104539E-04
29 88 0.210241E-06
29 89 0.196533E-03
29 90 0.707278E-06
29 91 0.565096E-05
29 92 0.840856E-08
29 93 0.277478E-07
30 86 0.707234E-09
30 88 0.549048E-07
30 89 0.281776E-08
30 90 0.259219E-04
30 91 0.298973E-06
30 92 0.311047E-04
30 93 0.144465E-05
30 94 0.632642E-04
30 95 0.787893E-08
30 96 0.252900E-08
31 91 0.425350E-08
31 92 0.371105E-08
31 93 0.621869E-05
31 94 0.680069E-06
31 95 0.315149E-04
31 96 0.670790E-07
31 97 0.568911E-06
31 98 0.187946E-08
31 99 0.135024E-07
32 94 0.384693E-09
32 96 0.174407E-06
32 97 0.480216E-08
32 98 0.244989E-05
32 99 0.876257E-07
32 100 0.189371E-04
32 101 0.264917E-06
32 102 0.297745E-05
32 103 0.213684E-09
33 99 0.110356E-08
33 100 0.131345E-08
33 101 0.448076E-06
33 102 0.106369E-06
33 103 0.128984E-04
33 104 0.230382E-07
33 105 0.266535E-07
34 102 0.428166E-08
34 103 0.668242E-08
34 104 0.842244E-05
34 105 0.843016E-07
34 106 0.137510E-05
34 107 0.879097E-08
34 108 0.758233E-07
35 105 0.280844E-06
35 106 0.639110E-07
35 107 0.497335E-05
35 108 0.260105E-06
35 109 0.188060E-05
35 110 0.375853E-09
35 111 0.935430E-09
35 112 0.138533E-07
35 113 0.101658E-06
35 114 0.504823E-09
35 115 0.989704E-09
35 116 0.152468E-06
35 117 0.220735E-07
36 114 0.430884E-08
36 116 0.115980E-07
36 117 0.128436E-05
36 118 0.814433E-05
37 117 0.316595E-09
37 118 0.141531E-06
37 119 0.965141E-05
38 119 0.459954E-08
38 120 0.114088E-04
38 121 0.198695E-09
39 120 0.109457E-08
39 121 0.105160E-04
39 122 0.254984E-08
40 122 0.717566E-05
40 123 0.179081E-08
40 124 0.352463E-09
41 123 0.454357E-05
41 124 0.629608E-07
41 125 0.777480E-07
42 124 0.453866E-05
42 125 0.108592E-06
42 126 0.320262E-06
42 127 0.252596E-09
42 128 0.114714E-09
43 125 0.372578E-06
43 126 0.344297E-07
43 127 0.188018E-05
43 128 0.631276E-08
43 129 0.368003E-08
44 126 0.170090E-07
44 127 0.121695E-07
44 128 0.147407E-05
44 129 0.349674E-07
44 130 0.767494E-06
45 128 0.193141E-09
45 129 0.361851E-06
45 130 0.573704E-07
45 131 0.457287E-06
45 132 0.148004E-08
45 133 0.164772E-07
45 134 0.386942E-09
45 135 0.539603E-08
45 136 0.227778E-09
45 137 0.640126E-08
45 138 0.189604E-09
45 139 0.754561E-09
46 132 0.215880E-07
46 134 0.102847E-08
46 136 0.628736E-08
46 137 0.427124E-09
46 138 0.711664E-07
46 139 0.749082E-08
46 140 0.425043E-06
46 141 0.776307E-08
46 142 0.102985E-06
46 143 0.693232E-09
46 144 0.215846E-08
47 141 0.660244E-08
47 142 0.901189E-09
47 143 0.299062E-07
47 144 0.195833E-08
47 145 0.178405E-07
47 146 0.558550E-09
47 147 0.235167E-08
48 144 0.393065E-09
48 146 0.493252E-08
48 147 0.299176E-09
48 148 0.130504E-07
48 149 0.244654E-09
48 150 0.143702E-08
49 149 0.565286E-09
49 151 0.122230E-08
3 0.424066E-02 0.200000E+01 0.885500E+08
0 1 0.850710E+00
1 3 0.388551E-09
2 4 0.141948E-06
2 6 0.126299E-09
3 9 0.166871E-08
4 12 0.340738E-08
5 13 0.246948E-09
5 14 0.129005E-09
6 16 0.140043E-08
6 17 0.885307E-09
26 76 0.593799E-08
26 78 0.747463E-08
27 77 0.283934E-08
27 78 0.115725E-08
27 79 0.153613E-05
27 80 0.236099E-08
27 81 0.171178E-05
27 83 0.334426E-07
28 80 0.575684E-05
28 81 0.242170E-07
28 82 0.114208E-02
28 83 0.133947E-07
28 84 0.608362E-04
28 85 0.335522E-08
28 86 0.543624E-07
28 88 0.202170E-08
29 83 0.258149E-07
29 84 0.107337E-07
29 85 0.261133E-04
29 86 0.167223E-06
29 87 0.108977E-04
29 88 0.432469E-08
29 89 0.196993E-03
29 90 0.997563E-08
29 91 0.565922E-05
29 92 0.127589E-09
29 93 0.277365E-07
30 86 0.731139E-09
30 88 0.613936E-07
30 89 0.984612E-09
30 90 0.261316E-04
30 91 0.845314E-07
30 92 0.324848E-04
30 93 0.656773E-07
30 94 0.632706E-04
30 95 0.335583E-09
30 96 0.252938E-08
31 91 0.529954E-08
31 92 0.394099E-08
31 93 0.681605E-05
31 94 0.104800E-06
31 95 0.315602E-04
31 96 0.231610E-08
31 97 0.566868E-06
31 99 0.135330E-07
32 94 0.450380E-09
32 96 0.178679E-06
32 97 0.955313E-09
32 98 0.252946E-05
32 99 0.770340E-08
32 100 0.191937E-04
32 101 0.825856E-08
32 102 0.297762E-05
33 99 0.128999E-08
33 100 0.146516E-08
33 101 0.616111E-06
33 102 0.539415E-07
33 103 0.128046E-04
33 104 0.865090E-09
33 105 0.266759E-07
34 102 0.899336E-08
34 103 0.331924E-08
34 104 0.850733E-05
34 105 0.462457E-08
34 106 0.137714E-05
34 107 0.199044E-09
34 108 0.758844E-07
35 105 0.308602E-06
35 106 0.470668E-07
35 107 0.520013E-05
35 108 0.458893E-07
35 109 0.185756E-05
35 111 0.159320E-07
35 112 0.729552E-09
35 113 0.101697E-06
35 114 0.135746E-09
35 115 0.128676E-06
35 116 0.231448E-07
35 117 0.220783E-07
36 114 0.480979E-08
36 116 0.921582E-06
36 117 0.373798E-06
36 118 0.814449E-05
37 117 0.888355E-08
37 118 0.132905E-06
37 119 0.965147E-05
38 118 0.360663E-09
38 119 0.423745E-08
38 120 0.114090E-04
39 120 0.109122E-08
39 121 0.105186E-04
40 122 0.717737E-05
40 124 0.352428E-09
41 123 0.460618E-05
41 124 0.358205E-09
41 125 0.777514E-07
42 124 0.464136E-05
42 125 0.589035E-08
42 126 0.320503E-06
42 128 0.114709E-09
43 125 0.408148E-06
43 126 0.567978E-08
43 127 0.187958E-05
43 129 0.368007E-08
44 126 0.258868E-07
44 127 0.348446E-08
44 128 0.150718E-05
44 129 0.167101E-08
44 130 0.767515E-06
45 128 0.176686E-09
45 129 0.403334E-06
45 130 0.162718E-07
45 131 0.458273E-06
45 132 0.196826E-09
45 133 0.167474E-07
45 135 0.563904E-08
45 137 0.655709E-08
45 139 0.751998E-09
46 132 0.216010E-07
46 134 0.107901E-08
46 136 0.673825E-08
46 138 0.784839E-07
46 139 0.220743E-09
46 140 0.432287E-06
46 141 0.427029E-09
46 142 0.103696E-06
46 144 0.211976E-08
47 141 0.696394E-08
47 142 0.585710E-09
47 143 0.315456E-07
47 144 0.425448E-09
47 145 0.181981E-07
47 146 0.136911E-09
47 147 0.226765E-08
48 144 0.442465E-09
48 146 0.553370E-08
48 147 0.138932E-09
48 148 0.128376E-07
48 150 0.144107E-08
49 149 0.624360E-09
49 151 0.123765E-08
私はプロットを作成するために使用するスクリプトは、ほぼ前と同じです。唯一の違いは、（1）どのようにdata.txtが解析されるか、（2）x軸とy軸の限界を設定するか、そして（3）変数normです。スクリプトは次のとおりです。
#!/usr/bin/env python3
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
def parse_file(file_name):
output = {}
with open(file_name, 'r') as data_file:
for line in data_file:
entries = line.strip().split()
if len(entries) == 4:
time_step = int(entries[0])
output[time_step] = {}
elif len(entries) == 3:
x = float(entries[0])
y = float(entries[1])
value = float(entries[2])
output[time_step][(x, y)] = value
else:
raise RuntimeError('Anomalous line {} in file {}'.format(line, data_file.name))
return output
def main():
fig, axes = plt.subplots()
axes.set_xlim(0,150)
axes.set_ylim(0,250)
cmap = cm.plasma
norm = LogNorm(vmin = pow(10, -10), vmax = pow(10, -2.2))
smap = cm.ScalarMappable(norm = norm, cmap = cmap)
smap.set_array([])
color_bar = fig.colorbar(mappable = smap, ax = axes, orientation = 'vertical', label = 'label')
data = parse_file(file_name = 'data.txt')
for time_step, information in data.items():
cells = []
for (x,y), value in information.items():
cell = FancyBboxPatch(xy = (x - 0.5, y - 0.5),
width = 1, height = 1,
boxstyle = 'square,pad=0.',
edgecolor = 'black',
facecolor = smap.to_rgba(value))
#print(time_step, '\t', x, '\t', y, '\t', value, '\t', smap.to_rgba(value))
axes.add_patch(cell)
cells.append(cell)
fig.savefig('time-step_{}.png'.format(time_step))
for cell in cells:
cell.remove()
if __name__ == '__main__':
main()
すべてのパッチが黒色になりました。
私はprint文を使用して、明らかに間違って何も表示されません（スクリプトではコメントアウトされている。）：ここで作成されたプロットの一つである
print(time_step, '\t', x, '\t', y, '\t', value, '\t', smap.to_rgba(value))
すべてである理由黒FancyBboxPatchesの代わりに、私はScalarMappableで選択した色（と私は彼らが私がScalarMappableで選択した色に作ることができますか）？
はい！あなたは正確にサイズについて正しいです！ありがとうございました！私は答えとしてコメントをどのように受け入れるか分かりません。 – Erdrick