一応、英語なら別のがあるのですが……この英語本はあまり親切ではないです。
どっかのWEB教材を本にしたみたいで。
ROS2は旧バージョンと比較して構造がスマートになり、
実業界で求められるリアルタイム性が大きく向上したとのこと。
一応、旧ROSのライブラリを活かすパッケージはありますが実質別物と考えた方がいいようで。
この関係性はPython2とPython3に似てますね。
shuzo-kino.hateblo.jp
ではRasPiでやっていましたが、VirtualBox上のUbuntuでも当然同じことができます。
$ ssh -X -C user@localhost -p 2222 encrobot@localhost's password: Welcome to Ubuntu 18.04.3 LTS (GNU/Linux 5.0.0-36-generic x86_64) (ry user@encrobot-VirtualBox:~$
これでやると、matplotlibのような結果をレンダリングするスクリプトも一々画面を開かずにすみます。
shuzo-kino.hateblo.jp
インタラクティブ編その２、キーボードの入力を受け取るやつです。
Arduinoなど外部機器を擬似キーボードとして繋げばグラフの切り替えなんかで楽できますね。
import sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def press(event): print('press', event.key) sys.stdout.flush() if event.key == 'x': visible = xl.get_visible() xl.set_visible(not visible) fig.canvas.draw() # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) fig, ax = plt.subplots() fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', press) ax.plot(np.random.rand(12), np.random.rand(12), 'go') xl = ax.set_xlabel('easy come, easy go') ax.set_title('Press a key') plt.show()
$ python 002.py libGL error: No matching fbConfigs or visuals found libGL error: failed to load driver: swrast press u press i
ヒートマップやタイル状に敷き詰めるようなサンプルの場合、
軸が全く見えず困ることがあります。
幸い、matplotlibにも軸をオフセットさせるオプションが用意されています。
""" ============== Dropped spines ============== Demo of spines offset from the axes (a.k.a. "dropped spines"). """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() image = np.random.uniform(size=(10, 10)) ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest') ax.set_title('dropped spines') # Move left and bottom spines outward by 10 points ax.spines['left'].set_position(('outward', 10)) ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 10)) # Hide the right and top spines ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) # Only show ticks on the left and bottom spines ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') plt.show()
初期レンダリングは変哲のないタイル状ですが
十字矢印を動かすと、スケール間で動きます。
matplotlibにはスライダーUIが付いてます。
値をインタラクティブに変更したい事例で使えますね。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001) a0 = 5 f0 = 3 s = a0*np.sin(2*np.pi*f0*t) l, = plt.plot(t, s, lw=2, color='red') plt.axis([0, 1, -10, 10]) axcolor = 'lightgoldenrodyellow' axfreq = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor) axamp = plt.axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor) sfreq = Slider(axfreq, 'Freq', 0.1, 30.0, valinit=f0) samp = Slider(axamp, 'Amp', 0.1, 10.0, valinit=a0) def update(val): amp = samp.val freq = sfreq.val l.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t)) fig.canvas.draw_idle() sfreq.on_changed(update) samp.on_changed(update) resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) button = Button(resetax, 'Reset', color=axcolor, hovercolor='0.975') def reset(event): sfreq.reset() samp.reset() button.on_clicked(reset) rax = plt.axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axcolor) radio = RadioButtons(rax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def colorfunc(label): l.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() radio.on_clicked(colorfunc) plt.show()
matplotlibはnumpyと合わせて使われる事も多い、
グラフ描画ライブラリです。
qiitaの記事は5000件超、最新で使われてる事例もここ一ヶ月で複数個あるので
使われているライブラリと言っていいでしょう。
今回は、これをHylang経由で使って見ます。
""" ======================================= A simple plot with a custom dashed line ======================================= A Line object's ``set_dashes`` method allows you to specify dashes with a series of on/off lengths (in points). """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 500) dashes = [10, 5, 100, 5] # 10 points on, 5 off, 100 on, 5 off fig, ax = plt.subplots() line1, = ax.plot(x, np.sin(x), '--', linewidth=2, label='Dashes set retroactively') line1.set_dashes(dashes) line2, = ax.plot(x, -1 * np.sin(x), dashes=[30, 5, 10, 5], label='Dashes set proactively') ax.legend(loc='lower right') plt.show()
