はじめに
Qiita: グラフ背景色をデータの追加とともに変化させるアニメーション作成 でも紹介したこれ。描き方について何度か質問を頂いたのでここでまとめておきます。
コードは GitHub: minoue-xx/Animation-with-moving-background に置いています。
この投稿でカバーする内容は以下の通り！
- 文字の追加方法
- 横線の入れ方
- 線の間の塗りつぶし方
動作環境：R2024a
背景色の変化については
「グラフ背景色をデータの追加とともに変化させるアニメーション作成」を R2023a でシンプルに
で解説しています。R2023a で導入された xregion 関数のおかげで楽になりました。
まずはこれ
GIF 作成するとなると動作が遅くなるので、必要な時だけ true にするようにしておきます。
makeGIF = false;% GIF を作成する場合は true にしてください。
filename = 'RUL_DegredationModel_Sample.gif'; % ファイル名
使用するデータ
寿命予測のデータはこちらのサンプルコード（mathworks.com: 風力タービン高速ベアリングの経過予測）で生成されるものを使用します。
% データ読み込み
load SampleData.mat
% 以下の変数が読み込まれます
% data: 49x3 table
% healthIndicator: 50x1 double
data には Day, pdfRUL, RULdata 変数が入っており、それぞれ
-
Day: 日付 -
pdfRUL: RUL の確率分布（200x2） -
RULdata:HealthIndicatorの予測値と信頼区間のデータ
です。こんな感じの table 型データです。
data
| Day | pdfRUL | RULdata | |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 200x2 table | 100x3 table |
| 2 | 2 | 200x2 table | 100x3 table |
| 3 | 3 | 200x2 table | 100x3 table |
| 4 | 4 | 200x2 table | 100x3 table |
| 5 | 5 | 200x2 table | 100x3 table |
| 6 | 6 | 200x2 table | 100x3 table |
| 7 | 7 | 200x2 table | 100x3 table |
| 8 | 8 | 200x2 table | 100x3 table |
| 9 | 9 | 200x2 table | 100x3 table |
| 10 | 10 | 200x2 table | 100x3 table |
| 11 | 11 | 200x2 table | 100x3 table |
| 12 | 12 | 200x2 table | 100x3 table |
| 13 | 13 | 200x2 table | 100x3 table |
| 14 | 14 | 200x2 table | 100x3 table |
totalDay = height(data)
totalDay = 49
49 日間分の RUL（余寿命, Remaining Useful Life）に関する情報が入っています。
Figure の設定
文字等が綺麗に表示できるように Figure のサイズ設定しておきます。
h_figure = figure(Position=[100 100 1200 600]);
座標軸の設定を行います。ここでは Meiryo UI を使用します。
h_axes = axes;
ylabel("特徴量値",FontName="Meiryo UI"); % y 軸ラベル
xlabel("稼働時間（日）",FontName="Meiryo UI"); % x 軸ラベル
grid(h_axes,'on'); % grid 表示 on :hold on でも同じ
その他座標軸プロパティの設定で、ティックの表示やフォントサイズを指定します。
h_axes.FontSize = 12;
h_axes.XTick = [0 10 20 30 40 50 60 70];
h_axes.YTick = [0 10 20 30 40 50];
hold on
文字の挿入
「実測値」や「予測値」の部分ですね。位置の指定については Figure 上で手動で追加して、コード生成、という方法をよくとります。
こんな感じ
これでざっくり位置が分かるので適当に丸めて、あとはフォントの設定等を加えてます。
「実測値」の表示: textbox を作成
annotation(h_figure,"textbox",...
[0.19 0.3 0.16 0.074],...
Color=[0.15 0.22 0.37],...
String="実測値",...
FontWeight="bold",...
FontSize=20,...
FontName="Meiryo UI",...
EdgeColor="none");
「予測値」の表示: textbox を作成
annotation(h_figure,"textbox",...
[0.7 0.3 0.15 0.074],...
Color=[0.64 0.078 0.18],...
String="予測値",...
FontWeight="bold",...
FontName="Meiryo UI",...
FontSize=20,...
EdgeColor="none");
「性能限界」線の表示
これは yline 関数 (R2018b から使える関数) が便利です。線の上に載せる文字も一緒に設定可能です。
% 性能限界の線
threshold = 35.2868;
yline(threshold,'-k',"性能限界", ...
LineWidth=2,Color=[0 0 0], ...
FontSize=18,FontName="Meiryo UI", ...
LabelVerticalAlignment='bottom');
% 表示範囲指定
xlim([0,70]);
ylim([0,50]);
初期データを追加します
まず startDay = 15 日目までのデータを表示させて様子を見ます。Graphics object の handle (h_pred や h_CI1) を変数で確保しておき、あとデータの変更・追加等できるようにしておきます。
startDay のデータを取り出す
startDay = 15;
HIpred = data.RULdata{startDay}.HIpred;
HIpredCI1 = data.RULdata{startDay}.HIpredCI1;
HIpredCI2 = data.RULdata{startDay}.HIpredCI2;
pdfRUL = data.pdfRUL{startDay};
ここから描画開始
% healthIndicator (計測値)
h_cond = plot(1:startDay,healthIndicator(1:startDay),...
Color=[0 0.4470 0.7410],LineWidth=3);
% HIpred: healthIndicator の予測値
h_pred = plot(HIpred,Color=[0.8500 0.3250 0.0980],LineWidth=2);
% 予測値の信頼区間
l1 = plot(HIpredCI1,'r');
l2 = plot(HIpredCI2,'r');
信頼区間上下限の間を patch で色塗りします。
X = [l1.XData fliplr(l2.XData)];
Y = [l1.YData fliplr(l2.YData)];
pp = patch(X,Y,[1 0 0],FaceAlpha=0.2,EdgeColor='r');
確率密度分布を threshold の線の上に描きます。
まず値に threshold を加えたものを描いて、threshold との間を patch で埋めます。
lpdf = plot(pdfRUL.RUL+startDay, pdfRUL.ProbabilityDensity*20+threshold,...
'r',LineWidth=2);
X = [lpdf.XData lpdf.XData(1)];
Y = [lpdf.YData threshold];
pppdf = patch(X,Y,[1 0 0],FaceAlpha=0.2,EdgeColor='r');
背景色ですね。
% 実測値部分
ha1 = xregion(-inf,startDay,...
FaceColor=[0.73 0.83 0.95],...
FaceAlpha=0.2);
% 予測部分
ha2 = xregion(startDay,inf,...
FaceColor=[0.92 0.84 0.84],...
FaceAlpha=0.2);
totalDay までデータを逐次変更・追加
残りのをループで回しながら値を変更して、GIF に追加していきます。
for currentDay = startDay+1:totalDay
HIpred = data.RULdata{currentDay}.HIpred;
HIpredCI1 = data.RULdata{currentDay}.HIpredCI1;
HIpredCI2 = data.RULdata{currentDay}.HIpredCI2;
pdfRUL = data.pdfRUL{currentDay};
% 予測値
h_pred.YData = HIpred;
% 信頼区間上下限
l1.YData = HIpredCI1;
l2.YData = HIpredCI2;
% 色塗り
X = [l1.XData fliplr(l2.XData)];
Y = [l1.YData fliplr(l2.YData)];
pp.XData = X;
pp.YData = Y;
% healthIndicator
h_cond.XData = 1:currentDay;
h_cond.YData = healthIndicator(1:currentDay);
% RUL 確率密度分布
lpdf.XData = pdfRUL.RUL+currentDay;
lpdf.YData = pdfRUL.ProbabilityDensity*20+threshold;
% 色塗り
X = [lpdf.XData, lpdf.XData(1)];
Y = [lpdf.YData, threshold];
pppdf.XData = X;
pppdf.YData = Y;
% 背景色
ha1.Value(2) = currentDay;
ha2.Value(1) = currentDay;
drawnow
if makeGIF
frame = getframe(gcf);
tmp = frame2im(frame);
[A,map] = rgb2ind(tmp,256);
if currentDay == startDay
imwrite(A,map,filename,"gif",LoopCount=Inf,DelayTime=0.2);
else
imwrite(A,map,filename,"gif",WriteMode="append",DelayTime=0.2);
end
end
end
hold off
できあがり！