Python 表付きグラフ（効率カーブ）
簡単な表と一体化した画像を作った。
作例
このグラフにおけるTips
作図領域を上下に分ける
drawfig1() は下側のグラフ（作図領域の下側70%）、```drawfig2()''' は上川の表を描画する。
plt.axes((0.0, 0.0, 1.0, 0.7)); drawfig1() plt.axes((0.0, 0.7, 1.0, 0.3)); drawfig2()
白抜き記号描画
ms=8：見号の大きさcolor='#000080'：記号の色markerfacecolor='#ffffff'：白抜きmarkeredgewidth=1：記号輪郭の太さ
plt.plot(q_hmax,e_hmax,'s',ms=8,color='#000080',markerfacecolor='#ffffff',markeredgewidth=1,label='H=192.5m')
プログラム全文
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq def reg(x,y): def func(param,x,y): a=param[0] b=param[1] c=param[2] return y - (a*(x-b)**2 + c) para0 =np.array([-1.0, 20.96, 89.65]) res = leastsq(func, para0, args=(x,y)) a=res[0][0] b=res[0][1] c=res[0][2] return a,b,c def drawfig1(): q_hmax=np.array([22.37,21.67,20.26,19.50,17.77,17.34,16.32,15.17,15.01,13.67,11.27]) e_hmax=np.array([89.48,89.45,89.23,88.96,88.18,87.87,87.14,86.23,86.07,84.98,81.82]) q_hnor=np.array([23.94,23.05,20.96,19.28,18.68,17.27,16.77,15.83,14.67,13.46,10.90]) e_hnor=np.array([89.53,89.64,89.65,89.17,88.94,88.10,87.73,87.04,85.97,84.86,81.53]) q_hmin=np.array([24.24,22.50,20.46,18.90,18.41,17.18,16.36,15.89,14.79,13.45,10.64]) e_hmin=np.array([89.27,89.62,89.60,89.12,88.80,88.05,87.39,86.99,85.91,84.78,81.07]) fsz=14 xmin=5 ; xmax=25; dx=5 ymin=75; ymax=95; dy=5 plt.xlim([xmin,xmax]) plt.ylim([ymin,ymax]) plt.xlabel('Turbine discharge per unit Qu (m$^3$/s)') plt.ylabel('Combined efficiency ef (%)') plt.xticks(np.arange(xmin,xmax+dx,dx)) plt.yticks(np.arange(ymin,ymax+dy,dy)) plt.grid(color='#999999',linestyle='solid') #plt.gca().set_aspect('equal',adjustable='box') #plt.title(tstr,loc='left',fontsize=fsz) x=q_hnor y=e_hnor a,b,c=reg(x,y) qmax=24.5 qmin=qmax*0.35 xx=np.arange(qmin,qmax,0.005) yy=a*(xx-b)**2+c ss='ef={0:6.3f}*(Qu-{1:6.3f})**2+{2:6.3f}'.format(a,b,c) print(np.min(yy)) print(np.max(yy)) plt.plot(xx,yy,'-',color='#000080',lw=2,label=ss) plt.plot(q_hmax,e_hmax,'s',ms=8,color='#000080',markerfacecolor='#ffffff',markeredgewidth=1,label='H=192.5m') plt.plot(q_hnor,e_hnor,'o',ms=8,color='#000080',markerfacecolor='#ffffff',markeredgewidth=1,label='H=180.0m') plt.plot(q_hmin,e_hmin,'^',ms=8,color='#000080',markerfacecolor='#ffffff',markeredgewidth=1,label='H=171.5m') plt.plot([qmax,qmax],[ymin,ymax],'--',color='#000080',lw=2) plt.plot([qmin,qmin],[ymin,ymax],'--',color='#000080',lw=2) xs=qmax; ys=ymin+0.02*(ymax-ymin); ss='Qu(max)={0:.1f}m$^3$/s'.format(qmax) plt.text(xs,ys,ss,ha='right',va='bottom',fontsize=fsz,rotation=90) xs=qmin; ys=ymin+0.02*(ymax-ymin); ss='Qu(min)=Qu(max) x 0.35' plt.text(xs,ys,ss,ha='right',va='bottom',fontsize=fsz,rotation=90) plt.legend(loc='upper left',shadow=True,fontsize=fsz-2) def drawfig2(): tstr='Design head setting (Q=49.0m$^3$/s)' row4=['Item','RWL','TWL','Margin','head loss','Value of head'] row3=['Maximum head','EL.284.5','EL.92.0','0.0m','0.0m', 'H=192.5m'] row2=['Nominal head','EL.284.5','EL.92.0','1.0m','11.5m','H=180.0m'] row1=['Minimum head','EL.275.0','EL.92.0','0.0m','11.5m','H=171.5m'] x=np.array([0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5]) y=np.array([0.5,1.5,2.5,3.5]) fsz=12 xmin=0 ; xmax=6 ymin=-0.5 ; ymax=5 plt.xlim([xmin,xmax]) plt.ylim([ymin,ymax]) plt.axis('off') for i in range(len(x)): for j in range(len(y)): if j==0: _row=row1 if j==1: _row=row2 if j==2: _row=row3 if j==3: _row=row4 ss=_row[i] plt.text(x[i],y[j],ss,va='center',ha='center',fontsize=fsz) plt.text(0.5*(xmin+xmax),4.5,tstr,va='center',ha='center',fontsize=fsz) for yy in [0,1,2,3,4]: plt.plot([xmin,xmax],[yy,yy],'-',color='#000000',lw=1) for xx in [0,1,2,3,4,5,6]: plt.plot([xx,xx],[0,4],'-',color='#000000',lw=1,clip_on=False) def main(): fnameF='fig_efficiency.jpg' plt.figure(figsize=(8,6),facecolor='w') plt.rcParams['font.family'] ='sans-serif' plt.rcParams['font.size']=14 plt.axes((0.0, 0.0, 1.0, 0.7)); drawfig1() plt.axes((0.0, 0.7, 1.0, 0.3)); drawfig2() plt.tight_layout() plt.savefig(fnameF, dpi=100, bbox_inches="tight", pad_inches=0.1) plt.show() #--------------- # Execute #--------------- if __name__ == '__main__': main()
以 上
Python 月次・年次データ集計（雨量）
日雨量を月・年毎に合計したもの。 各月の雨量の単位は mm/momth （月累計雨量）、 各年の雨量の単位は mm/year（年累計雨量）である。
#============================== # Rainfall # Dayly => Monthly, Yearly data #============================== import pandas as pd import numpy as np import datetime def rdata(): fnameR='xls_rdata_20190630.xlsx' # input file name sname='daily' df=pd.read_excel(fnameR, sheet_name=sname,header=0, index_col=0) # read excel data df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y/%m/%d') return df def cal_y(rf,lyyy): rfy=np.zeros(len(lyyy),dtype=np.float) for i,ss in enumerate(lyyy): rfy[i]=rf[ss].sum() # yearly rainfall return rfy def cal_m(rf,lyyy,lmmm): rfm=np.zeros((len(lyyy),len(lmmm)+1),dtype=np.float) for i,yy in enumerate(lyyy): for j,mm in enumerate(lmmm): ss=yy+'/'+mm try: rfm[i,j]=rf[ss].sum() # monthly rainfall except KeyError: rfm[i,j]=np.nan rfm[i,-1]=np.sum(rfm[i,:]) return rfm def rf_year(lyy,la,df0): rfy=np.zeros((len(lyy),len(la)),dtype=np.float64) for i,ss in enumerate(la): rf=pd.Series(df0[ss], index=df0.index) rfy[:,i]=cal_y(rf,lyy) ss='{0:4s}'.format('Year') for k in [1,2,3,4,5,6,7]: ss=ss+',{0:>8s}'.format('Area-'+str(k)) ss=ss+',{0:>8s}'.format('Dam') ss=ss+',{0:>8s}'.format('Teromu') print(ss) for j,yy in enumerate(lyy): ss='{0:4s}'.format(yy) for i in range(len(la)): ss=ss+',{0:8.0f}'.format(rfy[j,i]) print(ss) ss='{0:4s}'.format('Ave.') for i in range(len(la)): ss=ss+',{0:8.0f}'.format(np.mean(rfy[:,i])) print(ss) def rf_mon(lyy,lmm,rf): rfm=cal_m(rf,lyy,lmm) ss='{0:4s}'.format('Year') for m in ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aig','Sep','Oct','Nov','Dec','Sum']: ss=ss+',{0:>6s}'.format(m) print(ss) for i,yy in enumerate(lyy): ss='{0:4s}'.format(yy) for j in range(len(lmm)+1): ss=ss+',{0:6.0f}'.format(rfm[i,j]) print(ss) ss='{0:4s}'.format('Ave.') for j in range(len(lmm)+1): ss=ss+',{0:6.0f}'.format(np.nanmean(rfm[:,j])) print(ss) def main(): df0=rdata() # daily rainfall at each area (2000.03-2019.06) lyy=['2001','2002','2003','2004','2005','2006','2007','2008','2009', '2010','2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017','2018'] la=['area1','area2','area3','area4','area5','area6','area7','Dam','Teromu'] rf_year(lyy,la,df0) lyy=['2000','2001','2002','2003','2004','2005','2006','2007','2008','2009', '2010','2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017','2018','2019'] lmm=['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12'] print('* Monthly rainfall at Dam') rf=pd.Series(df0['Dam'], index=df0.index) rf_mon(lyy,lmm,rf) print('* Monthly rainfall at Teromu') rf=pd.Series(df0['Teromu'], index=df0.index) rf_mon(lyy,lmm,rf) #============== # Execution #============== if __name__ == '__main__': main()
以 上
Python 月次及び年次データ集計（流量）
概要
日平均流量の月次および年次データ集計のプログラム。
ここでは流量の集計を行い、月平均・年平均を算出している。 年平均は、「月平均の平均」ではなく、「１年間全データの平均」としている。 これは365日の流況図から出した年平均と数値を合わせるため。 「月平均の平均」と「年間全データの平均」は結構違う場合があるので注意。
計算のルール
入力
データ取得開始日の月初めから、データ取得完了日の月末まで、データの有無に関わらず、全ての日付が連続的に入力されていること。
出力
- 各月の中で１日でも欠測があれば、その月の平均は nan とする
- 各年の平均は、各年の全データ（365日あるいは366日）の平均とする。その年に１日でも欠測があればその年の平均は nan とする。
- 各月の集計平均（最終行）は、欠測を含まない月の全データの平均値とする。欠測がある月のデータは月平均の計算に用いない。
出力例
- 年別に各月の平均日流量を表示している。
- 最終列はその年の平均日流量。
- 最終行は各月の年をまたいだ平均日流量。
- Wordに貼り付けて数表を作るため、画面にCSVイメージで出力する。
- 各月の中で、１日でも欠測があれば月平均は、
nanとしている。 nanの月を含む年の平均はもちろんnanである。
Year, Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aig, Sep, Oct, Nov, Dec, Ave. 2013, 70.6, 83.3, 118.3, 124.3, 117.4, 115.6, 93.4, 53.2, 41.1, 28.4, 76.7, 113.9, 86.3 2014, 46.9, 36.5, 59.2, 71.9, 42.1, 86.1, 79.0, 50.6, 28.1, nan, 23.0, nan, nan 2015, 47.5, 95.7, 101.0, 90.9, 74.9, 37.8, 32.0, 27.8, 15.4, 14.0, 9.1, 37.0, 48.3 2016, 38.2, 72.3, 125.8, 145.9, 72.2, 80.1, 49.4, 54.0, 49.7, 92.2, 112.1, 54.1, 78.7 2017, 50.7, 63.0, 99.2, 108.1, 128.7, 105.6, 86.3, nan, nan, nan, nan, nan, nan 2018, nan, nan, nan, nan, 84.1, nan, nan, nan, 31.9, 32.6, 37.4, 64.7, nan 2019, 55.2, 91.4, 68.4, 105.9, 88.5, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan Ave., 51.5, 73.7, 95.3, 107.8, 86.8, 85.0, 68.0, 46.4, 33.2, 41.8, 51.7, 67.4, 71.1
プログラム
#==================================== # Data aggregation (monthly & yearly) #==================================== import pandas as pd import numpy as np import datetime def rdata(): fnameR='df_qq2.csv' # input file name df=pd.read_csv(fnameR, header=0, index_col=0) # read excel data df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y/%m/%d') return df def cal_m(rf,lyyy,lmmm): qqm=np.zeros((len(lyyy)+1,len(lmmm)+1),dtype=np.float64) kda=np.zeros((len(lyyy)+1,len(lmmm)+1),dtype=np.float64) for i,yy in enumerate(lyyy): for j,mm in enumerate(lmmm): ss=yy+'/'+mm try: qqm[i,j]=rf[ss].sum() # sum in a month kda[i,j]=rf[ss].count() # availavle days nac=np.count_nonzero(np.isnan(rf[ss])) # unavailable days except KeyError: qqm[i,j]=np.nan kda[i,j]=np.nan if 0<nac: qqm[i,j]=np.nan kda[i,j]=np.nan qqm[i,-1]=np.sum(qqm[i,:]) # sum in a year kda[i,-1]=np.sum(kda[i,:]) # sum in a year of available days for j in range(len(lmmm)+1): qqm[-1,j]=np.nansum(qqm[:,j]) kda[-1,j]=np.nansum(kda[:,j]) qmean=qqm/kda return qmean def qq_mon(lyy,lmm,qq): qqm=cal_m(qq,lyy,lmm) ss='{0:4s}'.format('Year') for m in ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aig','Sep','Oct','Nov','Dec','Ave.']: ss=ss+',{0:>6s}'.format(m) print(ss) lyy=lyy+['Ave.'] for i,yy in enumerate(lyy): ss='{0:4s}'.format(yy) for j in range(len(lmm)+1): ss=ss+',{0:6.1f}'.format(qqm[i,j]) print(ss) def main(): df0=rdata() # daily rainfall at each area (2000.03-2019.06) lyy=['2013','2014','2015','2016','2017','2018','2019'] lmm=['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12'] print('* Monthly discharge at Teromu GS') qq=pd.Series(df0['q_tot'], index=df0.index) qq_mon(lyy,lmm,qq) #============== # Execution #============== if __name__ == '__main__': main()
以 上
Python バージョンを入れ替える（Mac）
2020年4月27日、Pythonは3.8.1を入れていたが、3.8.2にしてみた。 Pythonと関連ライブラリのインストールはpyenvとpipのみで行っている。
目的はPythonのバージョンを変えるだけなので、.zshrcに記載しているパスや、Jupyterの設定は変更しない。もちろんこれらのファイルはいじらない。
関連事項として以下を参照。
パスの設定：.zshrc
PROMPT="%# "
export PYENV_ROOT=${HOME}/.pyenv
export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH
eval "$(pyenv init -)"
alias brew="env PATH=${PATH/\/Users\/${USER}\/\.pyenv\/shims:?/} brew"
ファインダーに隠しファイルを表示するスクリプト：a_dota.sh
defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles TRUE killall Finder
ファインダーで隠しファイルを非表示にするスクリプト：a_dotk.sh
defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles FALSE killall Finder
以下に手順を示す。
まずは、.pyenv を含む隠しファイルをファインダーに表示する。
% sh a_dota.sh
% brew uninstall pyenv Uninstalling /usr/local/Cellar/pyenv/1.2.18... (695 files, 2.5MB)
上記操作により、homebrew で pyenv を削除後、ディレクトリ.pyenvをファインダーで削除。
homebrew で pyenv を再インストール。
以下の画面では、homebrew をアップデート後、pyenvをインストールしている。
% brew install pyenv Updating Homebrew... ==> Auto-updated Homebrew! Updated 2 taps (homebrew/core and homebrew/cask). ==> New Formulae autodiff hcxtools libcpuid ==> Updated Formulae ammonite-repl fastlane nushell azcopy fetchmail open-mesh （途中省略） fantastical qiyimedia ==> Deleted Casks go2shell wineskin-winery ==> Downloading https://homebrew.bintray.com/bottles/pyenv-1.2.18.catalina.bottl Already downloaded: /Users/kk/Library/Caches/Homebrew/downloads/cd594a21b931d84b2c968913ea285837c751aa1c0db7d47a935f60c49794d6cd--pyenv-1.2.18.catalina.bottle.tar.gz ==> Pouring pyenv-1.2.18.catalina.bottle.tar.gz 🍺 /usr/local/Cellar/pyenv/1.2.18: 695 files, 2.5MB
pyenvのインストールが無事完了。
欲しいPythonのバージョンを確認。
% pyenv install -l Available versions: 2.1.3 2.2.3 （途中省略） 3.7.7 3.8.0 3.8-dev 3.8.1 3.8.2 # <= これが欲しい！ 3.9.0a5 3.9-dev activepython-2.7.14 activepython-3.5.4 activepython-3.6.0 anaconda-1.4.0 anaconda-1.5.0 （途中省略） stackless-3.4.7 stackless-3.5.4
Python 3.8.2 をインストール。
% pyenv install 3.8.2 python-build: use openssl@1.1 from homebrew python-build: use readline from homebrew Downloading Python-3.8.2.tar.xz... -> https://www.python.org/ftp/python/3.8.2/Python-3.8.2.tar.xz Installing Python-3.8.2... python-build: use readline from homebrew python-build: use zlib from xcode sdk Installed Python-3.8.2 to /Users/kk/.pyenv/versions/3.8.2
% which python /Users/kk/.pyenv/shims/python
Pythonは.pyenvの下にあるのだが、呼び出そうとするとシステムのPythonが呼び出される。
% python3 Python 3.7.7 (default, Mar 10 2020, 15:43:33) [Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> quit()
pyenvのglobalで3.8.2を宣言。
% pyenv global 3.8.2
% python3 Python 3.8.2 (default, Apr 27 2020, 09:48:02) [Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> quit()
これでPythonを呼ぶと3.8.2が立ち上がるようになる。
% python3 Python 3.8.2 (default, Apr 27 2020, 09:48:02) [Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' >>> quit()
numpyをimportしてみるがもちろん入っていない。 以降はpipで欲しいライブラリを入れていく。
まずはpipのアップデート。
% which pip3
/Users/kk/.pyenv/shims/pip3
% pip3 install --upgrade pip
Collecting pip
Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/54/0c/d01aa759fdc501a58f431eb594a17495f15b88da142ce14b5845662c13f3/pip-20.0.2-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: pip
Found existing installation: pip 19.2.3
Uninstalling pip-19.2.3:
Successfully uninstalled pip-19.2.3
Successfully installed pip-20.0.2
pip のアップデート完了後、自分が欲しいライブラリをインストール。私の場合、以下のもの。
pip3 install numpy # 数値計算用ライブラリ pip3 install scipy # 数値解析用ライブラリ pip3 install matplotlib # グラフ作成用ライブラリ pip3 install pandas # データ加工支援用ライブラリ pip3 install pillow # 画像処理用ライブラリ pip3 install openpyxl # エクセルデータ読み書き pip3 install xlrd # エクセルデータ読込用 pip3 install xlwt # エクセルデータ書込用 pip3 install scikit-learn # 機械学習ライブラリ pip3 install seaborn # グラフ作成ライブラリ pip3 install sympy # 記号計算用ライブラリ pip3 install jupyter # Jupyter
上記で入れたものを確認。依存関係にあるものは自動的にインストールされている模様。
% pip3 list Package Version ------------------ ------------ appnope 0.1.0 attrs 19.3.0 backcall 0.1.0 bleach 3.1.4 cycler 0.10.0 decorator 4.4.2 defusedxml 0.6.0 entrypoints 0.3 et-xmlfile 1.0.1 ipykernel 5.2.1 ipython 7.13.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.5.1 jdcal 1.4.1 jedi 0.17.0 Jinja2 2.11.2 joblib 0.14.1 jsonschema 3.2.0 jupyter 1.0.0 jupyter-client 6.1.3 jupyter-console 6.1.0 jupyter-core 4.6.3 kiwisolver 1.2.0 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.2.1 mistune 0.8.4 mpmath 1.1.0 nbconvert 5.6.1 nbformat 5.0.6 notebook 6.0.3 numpy 1.18.3 openpyxl 3.0.3 pandas 1.0.3 pandocfilters 1.4.2 parso 0.7.0 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 7.1.2 pip 20.0.2 prometheus-client 0.7.1 prompt-toolkit 3.0.5 ptyprocess 0.6.0 Pygments 2.6.1 pyparsing 2.4.7 pyrsistent 0.16.0 python-dateutil 2.8.1 pytz 2019.3 pyzmq 19.0.0 qtconsole 4.7.3 QtPy 1.9.0 scikit-learn 0.22.2.post1 scipy 1.4.1 seaborn 0.10.1 Send2Trash 1.5.0 setuptools 41.2.0 six 1.14.0 sympy 1.5.1 terminado 0.8.3 testpath 0.4.4 tornado 6.0.4 traitlets 4.3.3 wcwidth 0.1.9 webencodings 0.5.1 widgetsnbextension 3.5.1 xlrd 1.2.0 xlwt 1.3.0 %
これにて作業完了。
以 上
流況曲線作図（改訂版）
流況曲線作図プログラムを（自分にとって）少しわかりやすくしたのでアップ。 対象期間内に欠測はないことを前提にしている。
import numpy as np import pandas as pd import datetime import matplotlib.pyplot as plt from scipy import interpolate def rdata(fnameR): df=pd.read_csv(fnameR,header=0,index_col=0) df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y/%m/%d') df=df['2001/01/01':'2018/12/31'] return df def makedata(qq,ylist): qqq=np.zeros((101,len(ylist)+1),dtype=np.float64) # discharge ppp=np.arange(101,dtype=np.float64) # propability for i,sy in enumerate(ylist): qd=np.array(qq[sy]) qd=np.sort(qd)[::-1] ii=np.arange(len(qd)) pp=ii/(len(qd)-1)*100 ff=interpolate.interp1d(pp,qd) qqq[:,i]=ff(ppp) for j in range(len(ppp)): qqq[j,-1]=np.average(qqq[j,0:len(ylist)]) return ppp,qqq def drawfig1(ylist,ppp,qqq,tstr,fnameF): fsz=16 xmin=0; xmax=100; dx=10 ymin=0; ymax=200; dy=20 fig=plt.figure(figsize=(10,6),facecolor='w') plt.rcParams['font.size']=fsz plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.xlim([xmin,xmax]) plt.ylim([ymin,ymax]) plt.xlabel('Non-exceedance probability (%)') plt.ylabel('River flow Q (m$^3$/s)') plt.xticks(np.arange(xmin,xmax+dx,dx)) plt.yticks(np.arange(ymin,ymax+dy,dy)) plt.grid(color='#999999',linestyle='solid') plt.title(tstr,loc='left',fontsize=fsz-2) for i in range(0,len(ylist)): plt.plot(ppp,qqq[:,i],'-',color='#aaaaaa',lw=1) plt.plot(ppp,qqq[:,-1],'-',color='#ff0000',lw=3,label='Average') # Q95 q95=qqq[95,-1] plt.plot([95],[q95],'o',color='#ff0000') plt.plot([95,95],[q95,q95+100],'-',color='#ff0000') xs=95 ys=q95+100 ss='Q95%:{0:6.2f}m$^3$/s'.format(q95) plt.text(xs,ys,ss,va='top',ha='right',fontsize=fsz-2,rotation=90) plt.legend() plt.savefig(fnameF, dpi=100, bbox_inches="tight", pad_inches=0.1) plt.show() def tblq(lyy,qym): mmq=['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec','Ave'] tstr='* monthly average discharge' mmm=mmq arr=qym print(tstr) ss='{0:4s}'.format('Year') for m in mmm: ss=ss+',{0:>6s}'.format(m) print(ss) lyy=lyy+['Ave.'] for i,yy in enumerate(lyy): ss='{0:4s}'.format(yy) for j in range(len(mmm)): ss=ss+',{0:6.1f}'.format(arr[i,j]) print(ss) def emon(lyy,qq): lmm=['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12'] # month qym=np.zeros((len(lyy)+1,len(lmm)+1),dtype=np.float64) kda=np.zeros((len(lyy)+1,len(lmm)+1),dtype=np.float64) for i,sy in enumerate(lyy): for j,sm in enumerate(lmm): ss=sy+'-'+sm qym[i,j]=qq[ss].sum() # sum of each month kda[i,j]=qq[ss].count() # availavle days qym[i,-1]=np.sum(qym[i,:]) # sum of a year of data kda[i,-1]=np.sum(kda[i,:]) # sum of a year of available days for j in range(len(lmm)+1): qym[-1,j]=np.sum(qym[:,j]) # sum of months of data kda[-1,j]=np.sum(kda[:,j]) # sum of months of available days qym=qym/kda return qym def main(): lyy=['2001','2002','2003','2004','2005','2006','2007','2008','2009', '2010','2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017','2018'] for kkk1 in [1,2]: if kkk1==1: fnameR='df_teromu_estimated_tk.csv' df0=rdata(fnameR) qd=np.array(df0['Q1516'])*822.6/1070*3393/3417 # discharge at dam site tstr='Duration curve at dam site estimated by tank model (2001-2018)' fnameF='fig_duration_dam_tank.png' if kkk1==2: fnameR='df_teromu_estimated_ml.csv' df0=rdata(fnameR) qd=np.array(df0['Q_knn'])*822.6/1070*3393/3417 # discharge at dam site tstr='Duration curve at dam site estimated by KNN (2001-2018)' fnameF='fig_duration_dam_knn.png' qq=pd.Series(qd,index=df0.index) qym=emon(lyy,qq) tblq(lyy,qym) ppp,qqq=makedata(qq,lyy) drawfig1(lyy,ppp,qqq,tstr,fnameF) #============== # Execution #============== if __name__ == '__main__': main()
以 上
VS code と BasicTeX 2020 をインストール
2020年4月12日、最近話題のVS codeをインストール。また、BasicTeX 2020もインストール。
BasicTeXは、2019がインストールしてあったので、まずこれを削除。
また、which ghostscript しても、なぜだか「見つからない」と言われるので、再インストール。
BasicTeX のインストールは、ここに従ってインストール。
具体的には以下のとおり。
brew cask install basictex
/Library/TeX/texbin にパスを通す。
パスの確認は echo $PATH でできる。
（BasicTeX 2019のためにパスを通してあったので、実際にはいじらない）
sudo tlmgr update --self --all sudo tlmgr install latexmk sudo tlmgr install collection-langjapanese sudo tlmgr install courier sudo tlmgr install newtx txfonts helvetic fontaxes boondox sudo tlmgr install kastrup tex-gyre
mktexlsr は自動でやってくれる。
TeX文書のプレアンブルは以下の通り。ただし英語用。
\documentclass[10pt]{article}
\usepackage[a4paper,top=25mm,bottom=20mm,left=25mm,right=25mm]{geometry}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage{newtxtext,newtxmath,bm}
%\usepackage{amsmath,amssymb,bm}
\usepackage{float}
\usepackage{fancyvrb}
%\usepackage[titletoc,title]{appendix}
\usepackage[dvipdfmx]{graphics,graphicx}
\let\olditemize\itemize
\renewcommand{\itemize}{
\olditemize
\setlength{\itemsep}{1.2pt}
\setlength{\parskip}{0pt}
\setlength{\parsep}{0pt}
}
\begin{document}
......
\end{document}
\usepackage{newtxtext,newtxmath,bm} か、
\usepackage{amsmath,amssymb,bm} のどちらかを入れないと数式を認識してくれないので注意。
VS codeは少し触ってみたが、評判どおりとても軽快である。
以 上
matplotlibで使える色一覧
色一覧
画像作成プログラム
import matplotlib import colorsys import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'Ricty Diminished' def penc(hval): r=int(hval[1:3],16) g=int(hval[3:5],16) b=int(hval[6:8],16) hsv=colorsys.rgb_to_hsv(r/255, g/255, b/255) h=hsv[0] s=hsv[1] v=hsv[2] col='#000000' if 0.5<h: col='#ffffff' if v<0.75: col='#ffffff' return col cdic=matplotlib.colors.cnames lkey=[] lval=[] for key, val in zip(cdic.keys(), cdic.values()): lkey=lkey+[key] lval=lval+[val] xmin=0 xmax=4 k=-1 fnameF='fig_col_mpl.png' ymin=0 ymax=37 plt.figure(figsize=(6,12)) plt.xlim([xmin,xmax]) plt.ylim([ymax,ymin]) plt.axis('off') fsize=8 # fontsize k=-1 for i in range(int(ymin),int(ymax)): for j in range(0,4): k=k+1 if k<len(lval): xs=float(j) xe=xs+1.0 ys=float(i) ye=ys+1.0 xx=[xs,xe,xe,xs] yy=[ys,ys,ye,ye] plt.fill(xx,yy,color=lval[k]) text1=lkey[k] text2=lval[k] xg=0.5*(xs+xe) yg=0.5*(ys+ye) col=penc(lval[k]) plt.text(xg,yg-0.25,text1,rotation=0,ha='center',va='center',fontsize=fsize,color=col) plt.text(xg,yg+0.25,text2,rotation=0,ha='center',va='center',fontsize=fsize,color=col) plt.savefig(fnameF, dpi=300, bbox_inches="tight", pad_inches=0)
以 上
