如何使用我的 df 列中的數據更改極坐標圖投影 (seaborn.FacetGrid) 的度數？

Question

所以，基本上我試圖繪制這個點雲，其中不同的點集屬於不同的給定“家族”（例如 k1、k2、k3、k4...）。 結果還不錯，但直到現在我還無法按照我的意願設置極坐標圖的角度，即從我的數據框中給出度數值，因此給出了各種集合的方向。 有可能這樣做嗎？

這是我嘗試過的結果：

g = sns.FacetGrid(data_kn, hue='discontinuity set', subplot_kws=dict(projection='polar'), height=5, sharex=False, sharey=False, despine=False)

g.map_dataframe(sns.scatterplot, x='Dip direction (degrees)', y='Dip (degrees)')

g.add_legend()

plt.show()

如您所見，這些點在整個極地都很稀疏，即使它們的“輻射位置”是正確的。 除此之外，不可能看到屬於兩個集合的點。

Answer 1

您必須將“角度”列轉換為度數。

下面是一個心形曲線的例子。 如果您將角度保持為度數：

import pandas as pd
import seaborn as sns 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

##### Creating the dataframe
angle = np.linspace(0, 360, 100)
d = {'Angles': angle, 'Radius': np.cos(np.pi*angle/180)*2 + 1}
df = pd.DataFrame(data=d)

### making the plot
g = sns.FacetGrid(df, subplot_kws=dict(projection='polar'), height=5, sharex=False, sharey=False, despine=False)
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x='Angles', y='Radius')
plt.show()

但是，如果您之前轉換它們：

import pandas as pd
import seaborn as sns 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

### Creating the dataframe
angle = np.linspace(0, 360, 100)
d = {'Angles': angle, 'Radius': np.cos(np.pi*angle/180)*2 + 1}
df = pd.DataFrame(data=d)


df['Angles'] = df['Angles']*np.pi/180 ### convert the angles into radiant

### Make the plot
g = sns.FacetGrid(df, subplot_kws=dict(projection='polar'), height=5, sharex=False, sharey=False, despine=False)
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x='Angles', y='Radius')
plt.show()

如果你想改變原點的位置，只需在plt.show()之前添加

plt.gca().set_theta_zero_location("N")

這里的“N”代表“北”。