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