matplotlibとBasemap その1

matplotlibにBasemapを合わせて使うと、地図上へのプロットができるようになる。
Basemapがけっこう好き。
PythonxyのホームページのAdditionalPluginsの中にも入ってるし、導入もちょろい。

Plotting data on a map (Example Gallery)にある例を参考に、簡単なお絵かきをしてみた。

# -*- coding: utf-8

# 簡単な地図上へのプロット
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# フォントの指定（※それぞれの環境で異なる）
import matplotlib.font_manager as fm
prop_e = fm.FontProperties(fname='E:\\usr\\Python27\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\fonts\\ttf\\arial.ttf')
prop_j = fm.FontProperties(fname='E:\\usr\\Python27\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\fonts\\ttf\\ipag.ttf')

# 適当な場所の緯度と経度（東京駅と大阪駅）
tokyo_lat = 35.681394
tokyo_lon = 139.766060
osaka_lat = 34.701921
osaka_lon = 135.494985

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='merc',llcrnrlat=32.0,urcrnrlat=40.1,\
            llcrnrlon=133.0,urcrnrlon=141.1, lat_ts=20,resolution='f')

m.drawcoastlines( linewidth=0.5, color='k' )
m.fillcontinents(color='#eeeeee',lake_color='#ddeeff')
m.drawstates( linewidth=0.5, color='k' )
m.drawcountries()
m.drawmapboundary(fill_color='#ddeeff')
# draw parallels and meridians.
# フォントの指定をしてない場合注意（fontproperties=prop_eを消す）
m.drawparallels(np.arange(32.0, 40.1, 2.0), labels = [1,0,0,0], fontsize=12, fontproperties=prop_e)
m.drawmeridians(np.arange(133.0, 141.1, 2.0), labels = [0,0,0,1], fontsize=12, fontproperties=prop_e)

# 東京駅
t_x, t_y = m( tokyo_lon, tokyo_lat)
m.plot( t_x, t_y, 'g*', ms = 10 )
# 大阪駅
o_x, o_y = m(osaka_lon, osaka_lat)
m.plot( o_x, o_y, 'bo', ms = 10 )
# 駅名を入れる。フォントの指定をしてない場合注意（fontproperties=prop_jを消す）
plt.text(o_x + 10000, o_y + 10000, u"大阪駅", fontproperties=prop_j)
plt.text(t_x + 10000, t_y + 10000, u"東京駅", fontproperties=prop_j)

if 1:
  plt.savefig('map.emf')
  plt.savefig('map.png')

if 1:
  plt.show()

結果はこんな感じ。

地図の下地を出す部分と、緯度・経度をXY座標に変換する部分を除けば、プロットの仕方は、matplotlibのまんま。
駅名の文字を出す位置をいじるのは、手探りで決めた→今後の課題か。
後、点をプロットする時は、本当なら、明示的に地図より上にプロットするように書いた方がいいのかもしれない。zorderか何か使う奴。
地図に色をつけて、矢印をプロットしたら、矢印が地図の下に隠れてしまった。

文字の正しい処理は今後の課題だけど、ひとまず、日本語も出た。

SciPyでFFT

一番よく使うのが、FFT。さらっと、コードを載せておく。
プロットは、模索中。

# -*- coding: utf-8

# FFT（SciPy）のテスト

import numpy as np
import scipy.fftpack as sf
import matplotlib.pyplot as plt

# 適当な信号（ランダム） 最大振幅は1.0
mu, sigma = 0, 0.1
dt = 0.01
val = np.random.normal(mu, sigma, 3000)
val /= max(abs(val))
time = np.arange(0, 30.0, dt)
# SciPyを用いてFFT
fourier_val = sf.fft(val) * dt
freq = sf.fftfreq(len(time), dt)

# 簡易プロット
fig = plt.figure(figsize=(9,6))
# 元波形
ax1 = plt.subplot(211)
plt.xlim(0.0, 30.0)
plt.ylim(-1.0, 1.0)
plt.xlabel("time(sec)")
plt.ylabel("random")
plt.plot(time, val, "-")
# フーリエスペクトル
ax2 = plt.subplot(212)
ax2.set_xscale("log")
ax2.set_yscale("log")
plt.xlim(1.0, 10.0)
plt.ylim(0.01, 1.0)
plt.xlabel("Frequency(Hz)")
plt.ylabel("amp")
n = len(freq)
plt.plot(freq[0:n/2], abs(fourier_val[0:n/2]), "-")

# 出力の方法
if 1:
  plt.savefig("fft_plot1.png")
  plt.savefig("fft_plot1.emf")

if 1: 
  plt.show()

出力される結果はこんなん。

単位は、例えば加速度（m/s2とかgal）の信号に対して、FFT後の単位が(m/sとかgal*s)とかになる感じ。
フーリエ変換後にどんな単位にしとくのがいいかは、よく分からない。

最後の出力の部分は、よくあるif文の使い方を真似てみた。
matlabとかでよく見る使い方。
昔は嫌いだったけど、今後使えるかもと、再評価してるとこ。

ランダム波形としては、本当はホワイトノイズを使いたかった。本来、こういうやり方をするべきなんだろう。 波形もスペクトルもきれいですもんね。 今回は簡単に、numpy.random.normalを参考にしました。

matplotlibでプロット その1

matplotlibの使い方から整理していく。

なぜか知らないけど、初めはsin波を書いてみることになっているようなので、例にならって、そのように。

# -*- coding: utf-8 -*-

# matplotlibでプロットその1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 2.0 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.savefig("plot1.png")
plt.savefig("plot1.emf")

一応、配列は、NumPyのarrayを基本で行く。実数倍とか、何かと助かる部分が多い。sinとかπも何も考えずNumPyのものを。

何もいじってないから、ちょっと寂しい。

ちなみに、今は、PNGとEMFの出力をしている。
PNGはブログに貼る用。EMFはWordに貼る用。EMFよりEPSが好きだけど、matplotlibで作成したEPSをWordに貼ると文字（数字とか凡例とか軸タイトルとか）が消える。今のところ、対処法なし→仕方なく。

代わってEMFは、快調。どのバージョンか忘れたけど、ちょっと前までは、EMFを出力するには、インストールした後にコードのバグを修正する必要があって、多少面倒だった。
現バージョンのPythonxyをインストールしてついてくるmatplotlibにはそんな問題もない様子。
文字が消える謎が解決されるまではEMFで行く予定。

後、今回は、SyntaxHighlighterを試す目的もあったんだけど、コードもそれなりに綺麗になっているので、成功か。

順調、順調。

はじめに

「はじめに」から始めるのが好きだ。
僕の資料は大体、「はじめに」から始まる。 

Pythonでちょっとした計算をすることが多くなった。便利過ぎる。 言っても、NumPyとかSciPyでFFTとかして、matplotlibとかmayaviでプロットする程度だけど。

C++の勉強をしながら極々基礎的な有限要素法のプログラムとかも書いている。 追々。 

最近は、PythonxyとMingwを使っている。
Windowsでごちょごちょする時に、なんて便利なセットだろう。 

さて、そんなこんなで、ブログを作っては見たが、続くだろうか？