材料系で頻出グラフの三角プロットをpythonで行うときのメモ。
モジュールのインストール
今回紹介するのは、mpltern
https://mpltern.readthedocs.io/
pipでのインストールは、以下の通り。
pip install mpltern
実例
デモデータ
たとえばExcel等で以下のようなデータが入っているとする。
そして、それが、data.csvとして保存されているとする。
なお、例題のミソとして、文字列と数値が混在しているものを用意した。ただし文字列にスペースは入ってはいけない。
コード
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpltern
f = np.loadtxt("data.csv",delimiter=",",dtype = "unicode")
ff = np.zeros(f.shape,"float32")
ff[1:10,1:10]=f[1:10,1:10].astype("float")
top=4 #for Si
left=2 #for Mg
right=6 #for Fe
ax = plt.subplot(projection="ternary")
for i in range(1,6):
ax.scatter(ff[top][i],ff[left][i],ff[right][i], alpha=0.5, label="filt"+f[0][i])
ax.set_tlabel(str(f.T[0][top]),fontsize=16)
ax.set_llabel(str(f.T[0][left]),fontsize=16)
ax.set_rlabel(str(f.T[0][right]),fontsize=16)
ax.legend()
plt.show()
出力
コメント
文字列として読み込み
f = np.loadtxt("data.csv",delimiter=",",dtype = "unicode")
ff = np.zeros(f.shape,"float32")
ff[1:10,1:10]=f[1:10,1:10].astype("float")
csvの読み取りにはnp.loadtxtをつかいます。
delimiter=","で、カンマ区切り、
dtype = "unicode"で文字列として読み込みです。
その後、2,3行目で、数値だけの配列を作成します。
文字列として読み込むことで、凡例やラベルに使えるようにします。
軸の選択
ここでは、Si,Mg,Feを軸として使うための指定をします。
わざわざ定数化することにより、汎用性を持たせています。
top=4 #for Si
left=2 #for Mg
right=6 #for Fe
グラフ描画の本体
ax = plt.subplot(projection="ternary")
for i in range(1,6):
ax.scatter(ff[top][i],ff[left][i],ff[right][i], alpha=0.5, label="filt"+f[0][i])
ax.set_tlabel(str(f.T[0][top]),fontsize=16)
ax.set_llabel(str(f.T[0][left]),fontsize=16)
ax.set_rlabel(str(f.T[0][right]),fontsize=16)
ax.legend()
plt.show()
for文を使うことで、データ点を増やしている