Matplotlib関連

頻繁にグラフを描画する場合のメモリー消費を抑える

import matplotlibmatplotlib.interactive(False)

グラフ間の描画領域を調整する

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()#それぞれ0.0~1.0の実数で指定#left   : 描画領域左端#right  : 描画領域右端#bottom : 描画領域下端#top    : 描画領域上端plt.subplots_adjust(left=left, right=right, bottom=bottom, top=top)

任意のカラーマップを作成する

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormapimport cv2import numpy as np### main ####各列はR,G,Bの順, alpha値を使用する場合は列を追加#0~1の値で指定color_table =  [(1.0,0.0,0.0),                (0.0,1.0,0.0),                (0.0,0.0,1.0)]color_list = []n= len(color_table)#0~1の値でcolor_tableの色を対応させる#等間隔であればfor文が便利for i in range(n):    color_list.append((i/(n - 1), color_table[i]))colormap = LinearSegmentedColormap.from_list("any_name", color_list)### for sample ###row = 100col = 300img = np.full((row,col,3),0,dtype=np.uint8)for i in range(col):    img[:,i,:] = np.array(colormap(i/(col-1))[:3])*255img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2BGR)cv2.imwrite("sample.png",img)

実行結果

参考文献

pythonとかいろいろ>matplotlibのカラーマップ

OpenCVを使った動画生成

import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"h264")video  = cv2.VideoWriter("sample.mp4", fourcc, 30.0, (800, 450))fig = plt.figure(figsize=(8, 4.5),dpi=100)plt.subplots_adjust(left=0.0, right=1.0, bottom=0.0, top=1.0)t = np.linspace(0, 10*np.pi, 10000)for i in range(301):    r = np.sin(i*t/300)    plt.plot(r*np.cos(t), r*np.sin(t))                plt.xlim(-1.6/0.9, 1.6/0.9)    plt.ylim(-1.0, 1.0)        fig.canvas.draw()    image_array = np.array(fig.canvas.renderer.buffer_rgba())    img = cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_RGBA2BGR)    video.write(img)    plt.gca().clear()plt.close()video.release()

参考文献 matplotlib : Agg Buffer To Array