Matplotlib 농도 플롯이 표시되지 않음 [Python 2.7 (Eclipse 포함)]

Question

도움을 요청하고 싶습니다. 파이썬 2.7에서 제 코드를 도와주세요. 나는 가스 배출 농도를 계획하고 싶다. 2 주 전 나는 파이썬으로 시작했는데, 전에는 보지 못했고, 파스칼에 대한 기본적인 지식을 가지고 있지만 다른 언어입니다.

내가 작동하지 않는 이유를 모르는

...

가 같이해야한다 방법을 보여주는이 사진 : flickr.com/photos/95370861@N02/8696658905/in/photostream/lightbox/

내 코드 :

from __future__ import division 
from matplotlib.patches import Polygon, Rectangle 
import math 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 


def draw(x, y,ax, color, lw=1): 

    xr, yr = np.copy(x)[::-1], np.copy(y)[::-1]  
    for i in range(len(y)): 
     y[i] = -y[i] 
    verts = zip(x.tolist() + xr.tolist(), y.tolist() + yr.tolist())  
    poly = Polygon(verts, facecolor=color, edgecolor='k', lw=lw) 
    ax.add_patch(poly) 


def concentration_chart_plume(x,y, ax, ticks, colors, title):  

    maxX = 0 
    for tick, color in zip(ticks[::-1], colors): 
     x, y = calculation(tick) 
     draw(np.array(x), np.array(y), ax, color) 
     maxX = max([maxX] + x) 

    ''' plot parameters ''' 
    plt.xlim(0, maxX) 
    plt.axis('equal') 
    plt.xlabel('$x[m]$') 
    plt.ylabel('$y[m]$') 
    plt.title(title) 
    sqrs = [Rectangle((0, 0), 1, 1, fc=clr) for clr in colors[::-1]] 
    desc = ["> %g" % tick for tick in ticks] 
    plt.legend(sqrs, desc, title="Concentration $kg/m^3$") 
    plt.grid() 



def calculation(tick,m):  
    cx = FILE_1 
    sy = FILE_2  
    x = FILE_3 
    y = [sy * np.sqrt(2 * np.log(cx/(tick)))] #I do not know, how can be limited to non-zero values  
    return (x, y) 



if __name__ == "__main__":  
    ''' Concentration plot of continuous gas release ''' 
    title = u"conturs" 
    colors = ["#9EFF00", "#FFF500", "#FF9900", "#FF2E00"]  
    ticks = [0.1, 1e-2, 1e-3, 1e-4] # value of concentration kg/m3, I want to show up 
    fig = plt.figure() 
    ax = fig.gca()  
    plt.show() 

FILE_1 값 :

[ 2.21000000e+00 2.19000000e+00 2.16000000e+00 2.12000000e+00 
    2.08000000e+00 1.90000000e+00 1.71000000e+00 1.18000000e+00 
    7.93000000e-01 3.55000000e-01 1.93000000e-01 7.02500000e-02 
    3.70800000e-02 1.37100000e-02 7.42100000e-03 4.77800000e-03 
    3.39200000e-03 2.56200000e-03 2.02100000e-03 1.64600000e-03 
    1.37300000e-03 1.16800000e-03 1.00900000e-03 8.82300000e-04 
    7.80300000e-04 6.96400000e-04 6.26500000e-04 5.67500000e-04 
    5.17200000e-04 4.73800000e-04 4.36200000e-04 4.03200000e-04 
    3.74200000e-04 3.48500000e-04 3.25600000e-04 3.05100000e-04 
    2.86700000e-04 2.70000000e-04 2.54900000e-04 2.28500000e-04 
    2.17000000e-04 1.96700000e-04 1.87700000e-04 1.71600000e-04 
    1.64300000e-04 1.51300000e-04 1.45500000e-04 1.34800000e-04 
    1.29900000e-04 1.21100000e-04 1.17000000e-04 1.09500000e-04 
    1.06000000e-04 9.96600000e-05 9.67000000e-05 9.12100000e-05 
    8.86500000e-05 8.38800000e-05 8.16600000e-05 7.74900000e-05 
    7.55300000e-05 7.18600000e-05 7.01300000e-05 6.68800000e-05 
    6.53500000e-05 6.38700000e-05 6.24500000e-05 6.10800000e-05 
    5.97600000e-05 5.84800000e-05 5.72600000e-05 5.60700000e-05 
    5.49200000e-05 5.38100000e-05 5.27400000e-05 5.17100000e-05 
    5.07000000e-05 4.97300000e-05 4.92400000e-05 4.72200000e-05 
    4.35700000e-05 4.19100000e-05 3.88600000e-05 3.74700000e-05 
    3.49000000e-05 3.37200000e-05 3.15400000e-05 3.05300000e-05 
    2.86500000e-05 2.77800000e-05 2.61500000e-05 2.54000000e-05 
    2.39800000e-05 2.33200000e-05 2.20700000e-05 2.14900000e-05 
    2.03900000e-05 1.98700000e-05 1.89000000e-05 1.84300000e-05 
    1.75600000e-05 1.71500000e-05 1.63700000e-05 1.60000000e-05 
    1.53000000e-05 1.49700000e-05 1.43300000e-05 1.40300000e-05 
    1.34600000e-05 1.31800000e-05 1.26600000e-05 1.24100000e-05 
    1.19400000e-05 1.17100000e-05 1.12700000e-05 1.10600000e-05 
    1.06600000e-05 1.04700000e-05 1.01000000e-05 9.92500000e-06 
    9.58500000e-06 9.42200000e-06 9.10900000e-06 8.81100000e-06] 

및 FIL

[ 9.21500000e-07 1.68000000e-01 3.13000000e-01 4.47000000e-01 
    5.58000000e-01 8.37000000e-01 1.08000000e+00 1.67000000e+00 
    2.20000000e+00 3.31000000e+00 4.30000000e+00 6.53000000e+00 
    8.50000000e+00 1.29000000e+01 1.68000000e+01 2.03000000e+01 
    2.37000000e+01 2.68000000e+01 2.98000000e+01 3.27000000e+01 
    3.55000000e+01 3.82000000e+01 4.08000000e+01 4.34000000e+01 
    4.59000000e+01 4.83000000e+01 5.07000000e+01 5.31000000e+01 
    5.54000000e+01 5.77000000e+01 5.99000000e+01 6.21000000e+01 
    6.43000000e+01 6.65000000e+01 6.86000000e+01 7.07000000e+01 
    7.28000000e+01 7.49000000e+01 7.69000000e+01 8.09000000e+01 
    8.29000000e+01 8.68000000e+01 8.87000000e+01 9.25000000e+01 
    9.44000000e+01 9.81000000e+01 9.99000000e+01 1.04000000e+02 
    1.05000000e+02 1.09000000e+02 1.11000000e+02 1.14000000e+02 
    1.16000000e+02 1.19000000e+02 1.21000000e+02 1.24000000e+02 
    1.26000000e+02 1.29000000e+02 1.31000000e+02 1.34000000e+02 
    1.36000000e+02 1.39000000e+02 1.41000000e+02 1.44000000e+02 
    1.46000000e+02 1.47000000e+02 1.49000000e+02 1.50000000e+02 
    1.52000000e+02 1.53000000e+02 1.55000000e+02 1.57000000e+02 
    1.58000000e+02 1.60000000e+02 1.61000000e+02 1.63000000e+02 
    1.64000000e+02 1.66000000e+02 1.66000000e+02 1.69000000e+02 
    1.73000000e+02 1.75000000e+02 1.80000000e+02 1.82000000e+02 
    1.87000000e+02 1.89000000e+02 1.93000000e+02 1.96000000e+02 
    2.00000000e+02 2.02000000e+02 2.07000000e+02 2.09000000e+02 
    2.13000000e+02 2.15000000e+02 2.20000000e+02 2.22000000e+02 
    2.26000000e+02 2.28000000e+02 2.33000000e+02 2.35000000e+02 
    2.39000000e+02 2.41000000e+02 2.46000000e+02 2.48000000e+02 
    2.52000000e+02 2.54000000e+02 2.59000000e+02 2.61000000e+02 
    2.65000000e+02 2.67000000e+02 2.72000000e+02 2.74000000e+02 
    2.78000000e+02 2.80000000e+02 2.84000000e+02 2.86000000e+02 
    2.91000000e+02 2.93000000e+02 2.97000000e+02 2.99000000e+02 
    3.03000000e+02 3.06000000e+02 3.10000000e+02 3.14000000e+02] 

및 FILE_3 값 : E_2 값

[ 2.59000000e+00 2.69000000e+00 2.92000000e+00 3.23000000e+00 
    3.54000000e+00 4.48000000e+00 5.41000000e+00 8.00000000e+00 
    1.06000000e+01 1.66000000e+01 2.27000000e+01 3.82000000e+01 
    5.37000000e+01 9.37000000e+01 1.34000000e+02 1.74000000e+02 
    2.14000000e+02 2.54000000e+02 2.94000000e+02 3.34000000e+02 
    3.74000000e+02 4.14000000e+02 4.54000000e+02 4.94000000e+02 
    5.34000000e+02 5.74000000e+02 6.14000000e+02 6.54000000e+02 
    6.94000000e+02 7.34000000e+02 7.74000000e+02 8.14000000e+02 
    8.54000000e+02 8.94000000e+02 9.34000000e+02 9.74000000e+02 
    1.01400000e+03 1.05400000e+03 1.09400000e+03 1.17400000e+03 
    1.21400000e+03 1.29400000e+03 1.33400000e+03 1.41400000e+03 
    1.45400000e+03 1.53400000e+03 1.57400000e+03 1.65400000e+03 
    1.69400000e+03 1.77400000e+03 1.81400000e+03 1.89400000e+03 
    1.93400000e+03 2.01400000e+03 2.05400000e+03 2.13400000e+03 
    2.17400000e+03 2.25400000e+03 2.29400000e+03 2.37400000e+03 
    2.41400000e+03 2.49400000e+03 2.53400000e+03 2.61400000e+03 
    2.65400000e+03 2.69400000e+03 2.73400000e+03 2.77400000e+03 
    2.81400000e+03 2.85400000e+03 2.89400000e+03 2.93400000e+03 
    2.97400000e+03 3.01400000e+03 3.05400000e+03 3.09400000e+03 
    3.13400000e+03 3.17400000e+03 3.19500000e+03 3.25500000e+03 
    3.37500000e+03 3.43500000e+03 3.55500000e+03 3.61500000e+03 
    3.73500000e+03 3.79500000e+03 3.91500000e+03 3.97500000e+03 
    4.09500000e+03 4.15500000e+03 4.27500000e+03 4.33500000e+03 
    4.45500000e+03 4.51500000e+03 4.63500000e+03 4.69500000e+03 
    4.81500000e+03 4.87500000e+03 4.99500000e+03 5.05500000e+03 
    5.17500000e+03 5.23500000e+03 5.35500000e+03 5.41500000e+03 
    5.53500000e+03 5.59500000e+03 5.71500000e+03 5.77500000e+03 
    5.89500000e+03 5.95500000e+03 6.07500000e+03 6.13500000e+03 
    6.25500000e+03 6.31500000e+03 6.43500000e+03 6.49500000e+03 
    6.61500000e+03 6.67500000e+03 6.79500000e+03 6.85500000e+03 
    6.97500000e+03 7.03500000e+03 7.15500000e+03 7.27500000e+03] 

여러분의 도움에 감사드립니다 PREMA

Answer 1

1 단계 : 당신이 실제로 간단한 플롯을 볼 수 있는지 확인합니다. 문제가 해결되지 않으면

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.linspace(0,2*np.pi) 
y = np.sin(x) 
plt.plot(x,y) 
plt.show() 

, 그것은 당신이 당신의 더 복잡한 플롯에 아무것도 표시되지 않는 놀라운 일이 아니다 :

는 다음과 같은 스크립트가 당신에게 뭔가를 보여줍니다 그래서 파이썬을 설정해야합니다. 이 작업을하는 방법은 시스템의 세부 사항에 달려 있지만 시작하기 좋은 곳은 알아내는 것입니다. which backend you want to use.

대화 형으로 사용하는 경우 대다수의 사람들이 플롯과 자주 상호 작용해야하는 사람들은 자주 ipython을 사용하여 pylab으로 명령을 시작합니다 line as

ipython --pylab 

이 작업을하려면 ipython과 pylab을 설치해야 할 수도 있습니다.

단계 1b : 출력 수치 저장 하시겠습니까? 대화 형 플롯이 당신을 위해 작동하지 않는, 아니면 그냥 파일에 그림을 저장하려면

또는, 당신은 당신이 pdf 등 다양한으로 png을 대체 할 수

plt.savefig('/path/to/file.png') 

와 plt.show()을 대체 할 수 파일 형식.

2 단계 : 코드 작동을 얻으십시오.

게시 한 코드에 몇 가지 오류가 있으며 플롯을 그리는 요청이 없습니다. 내가보기에 몇 가지 수정 사항이 있습니다.함수 정의에 너무 많은 변수가 있습니다. 그들은

def concentration_chart_plume(ax, ticks, colors, title): 

되어야한다

def calculation(tick): 

귀하의 방정식을해야 뭔가

같은

y = np.asarray(sy) * np.sqrt(2 * np.log(np.asarray(cx)/(tick))) 

파이썬은 NumPy와로를 확인해야하므로, 함께 목록을 증식하는 방법을 알고하지 않습니다

배열. 또한, 라인 실제로 그래프를 그립니다

concentration_chart_plume(ax, ticks, colors, title) 

(오른쪽 plt.show() 전) 코드의 마지막에서 두 번째 행으로 삽입한다.

마지막으로, 나는 여러분의 스크립트가 FILE_1, FILE_2 및 FILE_3의 올바른 값을 갖도록 합리적이라고 생각합니다.

3 단계 : 확인 당신의 방정식

당신이 플롯하려고하는지 모르겠지만, 당신이 사용하고있는 방정식이 잘못된 값을 제공합니다 언제든지에게 cx의 요소를 (당신이 아는 것 같은데로) 1.0보다 작습니다. 이것은 정말로 올바른 방정식입니까? 그렇다면, 당신은 당신이 cx의 값을 설정 한 후

cx = [max(1.0, c) for c in cx] 

같은 것을 사용할 수도 있습니다,하지만 당신은 사용하기 전에. 그런 다음 대수는 항상 0.0 이상이므로 제곱근이 존재합니다. 이것은 기본적으로 데이터의 멀리 더 작은 값을 던졌습니다, 그래서 그들은 단지 소음이나 뭐 ....

단계 N + 1있어 있으리라 믿고있어 : 나열된 모든 변경을 한 후 결과를

을 즐길 수 2 단계와 3 단계에서, 나는 다음과 같은 매우-합리적인 보이는 플롯 얻을 (그리고 제목의 철자를 수정) :