Python/Matplotlib - 循環ヒストグラムの上にベクトルの合計をプロットするにはどうすればよいですか？

Question

私は、同じ極座標プロット上に円形のヒストグラムとベクトル（重ねる）の両方をプロットしようとしていますが、表示するベクトルを得ることはできません。

基本的に私のデータセットは、繰り返しサイクル中に単一イベントが発生する時間から成ります。このデータは、配列all_phasesにあります。これは、これらの各イベントの度数のリストです。 （1）循環ヒストグラム（度数範囲に対応するビン）と（2）これらの値すべてのコヒーレンスの尺度としてのベクトル和（各事象を単位ベクトルとして扱うこと）を示したい）。

"histo"と名付けられたサブプロット上にこれらのものを個別にプロットすることができますが、両方をプロットしようとするとヒストグラムのみが表示されます。私は、両方のオブジェクトのz-インデックスを使用しないで再生しようとしました。コードは次のとおりです。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib 
import math 

array = np.array 

all_phases = [array([-38.24240218]), array([-120.51570738]), array([-23.70224663]), 
array([114.9540152]), array([ 2.94523445]), array([-2.16112692]), array([-18.72274284]), 
array([13.2292216]), array([-95.5659992]), array([15.69046269]), array([ 51.12022047]), 
array([-89.10567276]), array([ 41.77283949]), array([-9.92584921]), array([-7.59680678]), 
array([166.71824996]), array([-178.94642752]), array([-23.75819463]), array([38.69481261]), 
array([-52.26651244]), array([-57.40976514]), array([33.68226762]), array([-122.1818295]), 
array([ 10.17007425]), array([-38.03726335]),array([44.9504975]), array([ 134.63972923]), 
array([ 63.02516932]),array([-106.54049292]), array([-25.6527599])] 

number_bins = 60 
bin_size = 360/number_bins 
cluster_num = 1 

counts, theta = np.histogram(all_phases, np.arange(-180, 180 + bin_size, bin_size), density=True) 
theta = theta[:-1]+ bin_size/2. 
theta = theta * np.pi/180 
a_deg = map(lambda x: np.ndarray.item(x), all_phases) 
a_rad = map(lambda x: math.radians(x), a_deg) 

a_cos = map(lambda x: math.cos(x), a_rad) 
a_sin = map(lambda x: math.sin(x), a_rad) 

uv_x = sum(a_cos)/len(a_cos) 
uv_y = sum(a_sin)/len(a_sin) 
uv_radius = np.sqrt((uv_x*uv_x) + (uv_y*uv_y)) 
uv_phase = np.angle(complex(uv_x, uv_y)) 
""" 
plot histogram and vector sum 
""" 
fig = plt.figure() 
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.16, 0.05, 0.56]) 

histo = fig.add_subplot(111, polar=True) 
histo.yaxis.set_ticks(()) 
histo.arrow(0,0,0.11, 1, head_width=.01, zorder=2) 
plt.suptitle("Phase distribution for Neuron #" + str(cluster_num), fontsize=15, y=.94) 
plt.subplots_adjust(bottom=0.12, right=0.95, top=0.78, wspace=0.4) 
width = (2*np.pi)/number_bins 
bars = histo.bar(theta, counts, width = width, bottom=0.002) 

for r, bar in zip(counts, bars): 
    bar.set_facecolor(plt.cm.jet(r/max(counts))) 
    bar.set_alpha(0.7) 
    bar.set_zorder(1) 
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin (counts.min())*len(all_phases)*bin_size, vmax=(counts.max())*len(all_phases)*bin_size) 
cb1 = matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap=plt.cm.jet, 
       orientation='vertical', norm=norm, alpha=0.4, 
       ticks=np.arange(0, (counts.max())*len(all_phases)*bin_size)+1,) 
cb1.ax.tick_params(labelsize=9) 
cb1.solids.set_rasterized(True) 
cb1.set_label("# spikes") 
cb1.ax.yaxis.set_label_position('left') 

plt.show() 
cluster_num = cluster_num + 1 

vs_radiusとvs_phaseは私が/ histo.arrow（W呼び出す終わる極座標プロット）に入れたいベクトル和の矢印のパラメータです。

私は、それがサブプロットオブジェクトに2つのものを置くことと関係している可能性があると考えていますか？

ご意見やご感想をお寄せください。

Answer 1

Axes.arrow()で使用されているFancyArrowが極座標でうまく再生できないという問題があります。 代わりに、annotate()関数を使用して、極座標プロットの場合に効果的な単純な矢印を描くことができます。例えば

：あなたは極座標プロットを取り扱う際の一般的なルールとして

# Compute pie slices 
N = 20 
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False) 
radii = 10 * np.random.rand(N) 
width = np.pi/4 * np.random.rand(N) 

ax = plt.subplot(111, projection='polar') 
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0) 

# Use custom colors and opacity 
for r, bar in zip(radii, bars): 
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.)) 
    bar.set_alpha(0.5) 


v_angle = 0.275*np.pi 
v_length = 4 

ax.annotate('',xy=(v_angle, v_length), xytext=(v_angle,0), xycoords='data', arrowprops=dict(width=5, color='red')) 

plt.show() 

、あなたは直線プロットで働いていたときと同じように仕事をしなければなりません。それはあなたが誰もが問題を再現できること[MCVE]などを作成する必要があり、むしろ(uv_phase, 0)

fig, ax = plt.subplots() 
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0) 
# Use custom colors and opacity 
for r, bar in zip(radii, bars): 
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.)) 
    bar.set_alpha(0.5) 

ax.annotate('',xy=(v_angle, v_length), xytext=(v_angle,0), xycoords='data', arrowprops=dict(width=5, color='red'))