plt.pcolormesh 함수 확인하기

minx, miny = np.min(coords, axis=0)
maxx, maxy = np.max(coords, axis=0)

coords 내의 [x,y] 값의 최대 & 최소 위치를 파악하는 것

collection.sticky_edges.x[:] = [minx, maxx]
collection.sticky_edges.y[:] = [miny, maxy]

최소 & 최대에 대한 경계를 설정해줌그럼 주파수는 어떻게 결정되는거지?

최대 값이 결정되어 있나?

*args = frequencies, times, np.rot90(abs_X)이렇게 해당됨

→ x,y,c 데이터 처리 및 shading 옵션에 따른 데이터 처리

여기에 들어간 args를 통해서 X,Y(좌표값), C(데이터)를 구분해줌.

shading 옵션

• flat

각 셀에 대해 단일 색상을 사용합니다. 셀의 색상은 해당 셀의 네 꼭짓점 중 첫 번째 점의 값을 기준으로 합니다. 각 셀은 균일한 색상을 가지며, 셀 내부의 색상 변화는 없습니다. 이 방법은 계산이 단순하고 빠릅니다.

• gouraud

각 셀의 꼭짓점마다 색상이 달라질 수 있으며, 셀 내부의 색상은 꼭짓점 색상 간의 선형 보간에 의해 결정됩니다. 이는 셀 내부에서 부드러운 색상 변화를 제공합니다. 계산이 더 복잡하지만, 더 부드럽고 시각적으로 매끄러운 이미지를 생성합니다.

shading의 중요성

shading 옵션은 데이터 시각화의 정확성과 시각적 품질에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 부드러운 색상 변화를 통해 데이터의 세부 사항을 더 잘 나타내고자 할 때는 gouraud를 사용하는 것이 좋습니다. 반면에, 각 셀을 단일 색상으로 표시하여 더 명확하게 구분하고자 할 때는 flat을 사용하는 것이 좋습니다.

→ 우리의 경우 flat 색상을 사용하는 것이 더 좋음

---

이렇게 하면 기초적인 setting은 끝난거 같음

이후 QuadMesh를 통해 color mapping 하는 과정을 거치는데..

⇒ 사각형 그리드를 사용해서 데이터를 시각화하는데 사용되는 함수임.

QuadMesh class는 Collection 클래스를 상속받기에 QuadMesh 객체 생성시

1. QuadMesh class의 init 매서드 호출 (초기화 작업 수행)

 

super().init(**kwargs)

를 통해서 부모 클래스인 Collection의 초기화 메서드 실행

2. Collection class의 init 매서드 호출

 

3. Artist Class init

 

728x90

4. ScalarMappable init

Scalar data를 RGBA 색상으로 mapping하는 기능을 제공하는 class

norm & cmap을 사용하여 scalar data 시각화할 때 적절한 색상으로 변환함.

 

self._norm = None  # 정규화 객체 초기화. 이는 setter 메서드가 초기화 중임을 알 수 있도록 함
self.set_norm(norm)  # 정규화 객체 설정
self.cmap = None  # 컬러맵 초기화. 이는 세터 메서드가 초기화 중임을 알 수 있도록 함
self.set_cmap(cmap)  # 컬러맵 설정

 

→ 객체의 컬러맵을 설정하는 method임.

320x100

변경되었음을 알리기위해 changed method호출.

_ensure_cmap 함수

‘_ensure_cmap’ 함수는 주어진 입력이 유효한 Colormap 객체인지 확인하고, 그렇지 않은 경우 이를 적절한 Colormap 객체로 변환하는 역할을 합니다. 이 함수는 내부적으로 사용되며, 컬러맵 타입의 안정성을 유지하고 오류 처리를 일관되게 하기 위해 설계되었습니다.

만약 cmap이 이미 Colormap 객체라면, 그대로 반환

→ 그냥 color map & norm 지정을 위해 필요한 과정임

---

기본값 사용

->set_facecolor, set_edgecolor, set_linewidth, set_linestyle, set_antialiased는 None일 경우 기본값을 사용합니다.

특별한 처리 없음

-> set_pickradius, set_urls, set_hatch, set_zorder는 None일 경우 특별한 처리를 하지 않으며, 내부 변수에 None을 저장합니다.

따라서, 위의 다섯 가지 기본 값 사용 내용 함수 살펴봐야 할 듯

---

아님. 핵심은 이거인듯

이 부분이 바로 QuadMesh를 호출하게 되었을 때 객체를 그릴 때 자동적으로 해당 메서드가 호출되는 부분이라고 함.

Artist → Collection → QuadMesh 순서로 class가 이루어짐

여기서 Artist 객체는 matplotlib의 그리기 시스템에서 자동으로 관리됨

이 부분을 통해서 QuadMesh 객체는 Axes 객체에 추가되어 matplotlib의 draw 시스템에 등록됨

이때 autolim = False로 설정하여 데이터의 한계를 지정해두지 않음.

그 이유는 active하게 한계를 설정하기 위해 이후 단계에서 corners를 설정한 것을 업데이트 하기 위함.

모든 조건을 Axes 객체에 추가해준 뒤 자동 스케일을 요청하면, Axes의 autoscale_view를 호출하여 view 한계를 설정한다.

⇒ 위의 단계를 통해서 Axes에 collection이 추가됨

---

가장 중요한 부분은 add_collection 부분 같음 (??이 데이터를 바탕으로 plt를 통해서 이미지로 시각화 한다.Scalar Data에 대해서 1:1 mapping하는 방식이 맞음.

Scalar data to Color mapping

→ norm & cmap 인자를 통해 데이터 값이 컬러 맵을 통해 색상으로 변환

coords 배열 기반(x,y)으로 격자의 좌표 설정

array = c 를 설정하여 컬러 매핑할 데이터 지정

set_norm & set_cmap을 통해서 정규화 객체 & 컬러맵 설정

kwargs에서 array인자 처리

이게 나옴. 다시 들어가보면,

 

이후 해당 메서드를 통해서 ‘set_’ 접두어를 붙인 메서드를 호출한다.

이를 통해 set_array가 호출됨

h, w 값 설정 후 데이터의 허용 가능한 형태 정의

[ 3채널, 4채널, 2차원 스칼라 데이터, 1차원 스칼라 데이터]

이후 입력 데이터의 형태를 검증 후 ok_shaeps내에 존재하는 값 중 하나인지 확인.

 

부모 클래스의 set_array 호출하여 A를 설정하여 배열 내의 값이 유효한 값으로 존재하는지 확인.

⇒ 사실상 그닥 color mapping에 있어서 중요한 함수는 아닌데? 다른걸 다시 살펴봐야함.

 

---

draw 메서드의 실행이 중요한듯

해당 메서드는 plt.show()와 같은 matplotlib 내부 이벤트로 인해 호출되게 됨.

위의 경우에는 savefig 수행하면서 draw가 호출되는 것임.

 

Quadmesh 내의 draw 함수가 수행되는데,

 

이 부분이 색상 매핑을 업데이트 하는 부분임.

여기서 to_rgba 함수를 살펴보도록 하자.

x = 변환할 데이터

alpha = 투명도 지정

cmap을 이 부분에서 수행함.

Colormap 객체로 들어가 봄.

여기서 call 메서드가 실행되며 주어진 데이터를 RGBA 색상 값으로 변환을 해줌.

 

동작 순서

1. 초기화: Colormap 객체가 초기화되지 않았으면 _init 메서드를 호출하여 초기화합니다.
2. 마스크 설정:
   • X가 마스킹된 배열이면 mask_bad에 X.mask를 할당합니다.
   • 아니면 np.isnan(xa)를 통해 마스크를 설정합니다.
3. 배열 변환:
   • X를 xa로 복사하여 numpy 배열로 변환합니다.
   • 바이트 순서가 기본 바이트 순서가 아니면 바이트 순서를 변환합니다.
4. 데이터 정규화:
   • xa의 부동 소수점 값은 self.N으로 곱하여 정규화합니다.
   • 음수 값은 -1로 설정합니다.
   • xa 값이 self.N과 같으면 self.N - 1로 설정합니다.
   • xa 값을 -1과 self.N 사이로 클리핑합니다.
5. 정수 변환: 부동 소수점 또는 부호 없는 정수 값을 정수로 변환합니다.
6. 범위 설정:
   • 초과 범위 값은 self._i_over로 설정합니다.
   • 미만 범위 값은 self._i_under로 설정합니다.
   • 잘못된 값은 self._i_bad로 설정합니다.
7. 색상 룩업 테이블 적용:
   • lut을 사용하여 xa 값을 색상으로 변환합니다.
8. 알파 값 설정:
   • alpha 값이 주어지면, 알파 값을 0과 1 사이로 클리핑하고, bytes가 True이면 255로 곱하여 uint8로 변환합니다.
   • 알파 값이 X의 형태와 일치하지 않으면 오류를 발생시킵니다.
   • 알파 값을 RGBA 배열의 마지막 채널에 설정합니다.
   • "bad" 색상이 모두 0이면 알파 입력을 무시합니다.
9. 반환 형식 설정:
   • X가 스칼라 값이면 RGBA 값을 튜플로 반환합니다.
   • 배열이면 RGBA 값을 배열로 반환합니다.

---

“size = 129 x 1663 = 214,527”

⇒ 정상적으로 size가 나오는 것 이었음