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Add generic heatplot method

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@jamesramsden-bh arbeitet bereits daran.

Seit 28.3.2023.

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Beschreibung

type:feature

Implement the ability to generate plots like this below into the Python Toolkit, in a manner that can be inherited from and extended by other Python_TK-interiting toolkits.

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Features to include:

  • Ability to pass lists of X, Y, Z values
  • Ability to enable contours and contour density
  • Colormap
  • Title
  • Axis labels
  • Enable or disable legend, and set title
  • Apply formats to contour and legend values

The code below was used to generate the plot above:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.ticker as ticker

def myfmt(x, pos):
    return '{0:.1f}'.format(x)

def pcfmt(x, pos):
    return '{0:.0f}%'.format(x)

# Convert from pandas dataframes to numpy arrays
X0, Y0, Z0, = np.array([]), np.array([]), np.array([])
for i in range(len(X_dat)):
        X0 = np.append(X0, X[i])
        Y0 = np.append(Y0, Y[i])
        Z0 = np.append(Z0, Z[i])

# create x-y points to be used in heatmap
xi = np.linspace(X0.min(), X0.max(), 1000)
yi = np.linspace(Y0.min(), Y0.max(), 1000)

# Interpolate for plotting
zi = griddata((X0, Y0), Z0, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')


# Create the contour plot
CS = plt.contourf(xi, yi, zi, 150, cmap="Oranges_r",
                  vmax=zi.max(), vmin=zi.min())

intervals = int(zi.max() - zi.min())
CS2 = plt.contour(xi, yi, zi, intervals, colors='k')
plt.clabel(CS2, inline=1, fontsize=10, colors='k', fmt=ticker.FuncFormatter(pcfmt))
plt.colorbar(CS, label="% hours comfortable", format=ticker.FuncFormatter(myfmt))  
plt.xlabel("Evaporative cooling ratio")
plt.ylabel("Wind porosity ratio")
plt.title("% annual hours with UTCI between 9°C and 32°C")
plt.show()

cc @tg359

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
5
Forks
1
Ø Merge
3 T. 23 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
3

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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