【发布时间】：2019-03-07 03:53:44
【问题描述】：
我有一个scatter plot，它被分类为4 Bins。它们之间由两个arcs 和一个line 隔开（见下图）。
这两个arcs 有一点问题。如果X-Coordiante 大于ang2，则不会归因于正确的Bin。 （请看下图）
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
X = [24,15,71,72,6,13,77,52,52,62,46,43,31,35,41]
Y = [94,61,76,83,69,86,78,57,45,94,82,74,56,70,94]
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(-100,100)
ax.set_ylim(-40,140)
ax.grid(False)
plt.scatter(X,Y)
#middle line
BIN_23_X = 0
#two arcs
ang1 = -60, 60
ang2 = 60, 60
angle = math.degrees(math.acos(2/9.15))
E_xy = 0,60
Halfway = mpl.lines.Line2D((BIN_23_X,BIN_23_X), (0,125), color = 'white', lw = 1.5, alpha = 0.8, zorder = 1)
arc1 = mpl.patches.Arc(ang1, 70, 110, angle = 0, theta2 = angle, theta1 = 360-angle, color = 'white', lw = 2)
arc2 = mpl.patches.Arc(ang2, 70, 110, angle = 0, theta2 = 180+angle, theta1 = 180-angle, color = 'white', lw = 2)
Oval = mpl.patches.Ellipse(E_xy, 160, 130, lw = 3, edgecolor = 'black', color = 'white', alpha = 0.2)
ax.add_line(Halfway)
ax.add_patch(arc1)
ax.add_patch(arc2)
ax.add_patch(Oval)
#Sorting the coordinates into bins
def get_nearest_arc_vert(x, y, arc_vertices):
err = (arc_vertices[:,0] - x)**2 + (arc_vertices[:,1] - y)**2
nearest = (arc_vertices[err == min(err)])[0]
return nearest
arc1v = ax.transData.inverted().transform(arc1.get_verts())
arc2v = ax.transData.inverted().transform(arc2.get_verts())
def classify_pointset(vx, vy):
bins = {(k+1):[] for k in range(4)}
for (x,y) in zip(vx, vy):
nx1, ny1 = get_nearest_arc_vert(x, y, arc1v)
nx2, ny2 = get_nearest_arc_vert(x, y, arc2v)
if x < nx1:
bins[1].append((x,y))
elif x > nx2:
bins[4].append((x,y))
else:
if x < BIN_23_X:
bins[2].append((x,y))
else:
bins[3].append((x,y))
return bins
#Bins Output
bins_red = classify_pointset(X,Y)
all_points = [None] * 5
for bin_key in [1,2,3,4]:
all_points[bin_key] = bins_red[bin_key]
输出：
[[], [], [(24, 94), (15, 61), (71, 76), (72, 83), (6, 69), (13, 86), (77, 78), (62, 94)], [(52, 57), (52, 45), (46, 82), (43, 74), (31, 56), (35, 70), (41, 94)]]
这不太对。查看下面的figure output，4 coordinates 在Bin 3 中，11 在Bin 4 中。但是8 归属于Bin 3，7 归属于Bin 4。
我认为问题出在blue coordinates。具体来说，当X-Coordinate大于ang2时，即为60。如果我将这些更改为小于60，它们将被更正为Bin 3。
我不确定是否应该扩展arcs 大于60，或者代码是否可以改进？
请注意，这仅适用于 Bin 4 和 ang2。 Bin 1 和 ang1 将出现此问题。也就是说，如果 X-Cooridnate 小于 60，则不会归因于 Bin 1
预期输出：
[[], [], [(24, 94), (15, 61), (6, 69), (13, 86)], [(71, 76), (72, 83), (52, 57), (52, 45), (46, 82), (43, 74), (31, 56), (35, 70), (41, 94), (77, 78), (62, 94)]]
注意：首选预期输出。该示例使用一个row 输入数据。但是，我的数据集要大得多。如果我们使用大量rows，则输出应该是逐行的。例如
#Numerous rows
X = np.random.randint(50, size=(100, 10))
Y = np.random.randint(80, size=(100, 10))
输出：
Row 0 = [(x,y)],[(x,y)],[(x,y)],[(x,y)]
Row 1 = [(x,y)],[(x,y)],[(x,y)],[(x,y)]
Row 2 = [(x,y)],[(x,y)],[(x,y)],[(x,y)]
etc
【问题讨论】：
标签： python pandas numpy matplotlib plot