[matplotlib] 44. triplotでドロネー三角形分割を表示

はじめに
コード
解説
データの一部分を回転させなかったときの図
まとめ
参考

はじめに

matplotlibのtriplot関数を使用してデータポイントのドロネー三角形分割を表示する方法について解説します。三角形分割はデータの空間的な関係を視覚化する強力な手法で、不規則に配置されたデータポイントから面を構成する際に役立ちます。

コード

解説

モジュールのインポート

データの生成

np.repeat(angles[…, np.newaxis], n_radii, axis=1)を使うと、anglesをn_radii回、列方向に繰り返した配列が得られ、形状は(18, 6)になります。

angles[:, 1::2] += np.pi / n_anglesは、1列目から一つおきに要素にnp.pi / n_anglesを加えます。

ドロネー三角形分割の生成

tri.Triangulation(x, y)を使用すると、データポイント(x, y)のドロネー三角形分割が生成されます。

ドロネー三角形分割のマスク処理

hypot関数は２乗和の平方根を返すため、np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1), y[triang.triangles].mean(axis=1)) < min_radiusは、原点からの距離がmin_radiusより小さい部分でTrueとなります。これをマスクとして使用するため、Trueとなる部分では点と線が表示されないこととなります。