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python3でランダムな強度座標で描かれた画像をグリッドの定点座標で描写し直す

また投稿タイトルがイマイチしっくりこなかったのだけど、やりたかったことといえば割とランダムなXY座標点の強度(x,y,I)で描かれている画像を、例えばx,y座標0.1刻みずつといった定点のグリッドの強度座標に直したかったということ。

データは以下のような感じ。ある程度格子に近い座標にデータはあるけれど、それぞれの座標は定点に乗っているわけではないという感じ。

X Y I

-0.87 -0.84 3.5
-0.32 -0.83 10
-0.09 -0.85 4.5
0.08 -0.87 5.3
0.35 -0.88 6.2
0.90 -0.84 3.1

-0.85 -0.74 4.5
-0.31 -0.73 15
-0.13 -0.75 2.2
0.07 -0.77 3.6
0.35 -0.78 11
0.88 -0.74 5.2

... ... ...

-0.86 0.84 35
-0.33 0.83 12
-0.12 0.85 53
0.11 0.87 12
0.32 0.88 18
0.94 0.84 19

大概の場合このままのランダム座標で処理して困ることもないのだけど、別の座標系に変換したいってときにグリッドデータから変換したほうが都合が良かったってことがあって、座標点をグリッドの定点に書き換えるってことを試したのがこの投稿。

とりあえずtkinterでdataの読み込み。

tk = Tk()
tk.withdraw()
print ('select a data files')
filenames = tkfd.askopenfilenames(filetypes= [('text','*.dat')], initialdir='./DATA')
tkms.showinfo('file paths are',filenames)
tk.destroy()
data = [0]*len(filenames)
basename = [0]*len(filenames)
for i in range(len(filenames)):
  data[i] = np.loadtxt(filenames[I])
  basename[i] = os.path.basename(filenames[i]+str(i)+'.txt')

scipyのinterpolate.griddataで強度座標の変更

使ったのはscipyのinterpolate.griddataを試してみることに。

展開するためのグリッド座標点を準備する。numpyのmgridなりmeshgridなりを使って。

#meshgridで。グリッドの粗さはdataに合わせて
xi = np.linspace(-0.1,0.1,100)
yi = np.linspace(-0.1,0.1,100)
x_grid,y_grid = np.meshgrid(xi,yi)
#mgridならこんな感じ
x_grid,y_grid = np.mgrid[-0.1:0.1:101j,-0.1:0.1:101j]

読み込んだdataを並び換えてから、griddataを使う。interpolateのオプションは3種類cubic, linear, nearest。

for i in range(len(filenames)):
  coords=np.vstack((data[i][:,0].flatten(),data[i][:,1].flatten())).T
  grid_data1 = griddata(coords,data[i][:,2].flatten(),(x_grid,y_grid),method='cubic')
  grid_data2 = griddata(coords,data[i][:,2].flatten(),(x_grid,y_grid),method='linear')
  grid_data3 = griddata(coords,data[i][:,2].flatten(),(x_grid,y_grid),method='nearest)

できた座標をpyplotのscatterを使ってプロット。

  r_min = 0
  r_max = -1
  v_min=0
  v_max=50
  fig,ax=plt.subplots(2,2)
  ax[0,0].scatter(data[i][r_min:r_max,0],data[i][r_min:r_max,1],c=data[i][r_min:r_max,2],cmap=cm.gist_rainbow,marker='s',vmin=v_min,vmax=v_max,s=plotsize)
  ax[0,0].title.set_text('original')
  ax[0,1].scatter(x_grid,y_grid,c=grid_data1,cmap=cm.gist_rainbow,marker='s',vmin=v_min,vmax=v_max,s=plotsize)
  ax[0,1].title.set_text('cubic')
  ax[1,0].scatter(x_grid,y_grid,c=grid_data2,cmap=cm.gist_rainbow,marker='s',vmin=v_min,vmax=v_max,s=plotsize)
  ax[1,0].title.set_text('linear')
  ax[1,1].scatter(x_grid,y_grid,c=grid_data3,cmap=cm.gist_rainbow,marker='s',vmin=v_min,vmax=v_max,s=plotsize)
  ax[1,1].title.set_text('nearest')
  #なんか良い方法が見つからなかったんだけど軸設定はもう少しスッキリかける?
  ax[0,0].set_xlim(-0.1,0.1)
  ax[0,1].set_xlim(-0.1,0.1)
  ax[1,0].set_xlim(-0.1,0.1)
  ax[1,1].set_xlim(-0.1,0.1)
  ax[0,0].set_ylim(-0.1,0.1)
  ax[0,1].set_ylim(-0.1,0.1)
  ax[1,0].set_ylim(-0.1,0.1)
  ax[1,1].set_ylim(-0.1,0.1)
  plt.savefig('FIGURE/TEST/'+'griddata'+basename[i]+'orig.png')

それで画像はこんな感じ。

griddata

見た感じcubicとlinearはそれなりに良さそうに見える。実際にこんな座標変換が許されるかはデータと目的次第でしょうので、必要なデータ処理にバイアスがかかってないかはチェックする必要があるでしょう。

さて、これでだいたい良いって場合もあるかもしれないけれど、このdataの場合だと中心のマスク部分の座標点が取り除かれている処理がされているので、その座標点分がintnerpolateで高強度に染められてしまうという問題?が。

numpyのmeshgridをマスクする

そもそもscipyの違うモジュールでやるって手もあるんだろうけど、今回は単純にグリッドの座標にマスクを追加して修正。

#mask xy grid for center
  x1,x2,y1,y2 = 0.0125, -0.0101, 0.0138, -0.0152
  rect = (x_grid < x1) & (x_grid>x2) & (y_grid < y1) & (y_grid > y2)
  x_grid=x_grid[~rect]
  y_grid=y_grid[~rect]

もしくはnanに変更するとか。

  x_grid[rect]=np.nan
  y_grid[rect]=np.nan

これで画像はこんな感じに。ちょっとマスクのサイズ間違ってるっぽいけど、まあ良いでしょう。

maskをつけて

という感じで一応定点グリッドに座標を移し替えられました、という投稿でした。

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1. pythonのまとめ

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フィンランドで保育園päiväkotiをエスポーからヘルシンキに変更したときのあれこれ

久しぶりに海外育児関係の投稿。ちょっとセンシティブ?な内容も含むので、必要のない方は読まなくていい感じの投稿かも。

さて、私達フィンランドのエスポーに住んでいたのだけど、最近ヘルシンキの外れに引っ越した。海外だと引っ越し自体もそれなりに大変なものだけど、一番の心配事というと子供のデイケア(päiväkoti)・幼稚園の変更。
最近エスポーのデイケアにようやく馴染んできたところでもあったのだけど、嫁の新しいヘルシンキの職場が遠すぎたのでそうも言っていられず。

息子のL君はエスポーの時は近所の公立のデイケアに通っていたので、ヘルシンキでも同じように公立にしようかなと思っていた。
嫁の就職に関連した引っ越しだったので、ヘルシンキのデイケアの申請は2週間前までにすれば、移動手続きができるとのこと(それ以外の理由だと4ヶ月?必要)。申請先はヘルシンキのシティーオフィス。

それでちょうど2週間前くらいに申請したところ、引っ越しの数日前に引越し先の近所のデイケアの一つに入れるとの連絡が来た。残念ながら第一希望で出していた保育園ではなかったのだけど、アパートからはほどよく近い場所。嫁Xが働き始めるまえにデイケアが見つかったー、ということで一安心していたのだった。

それで引っ越しの済んだ翌週に指定されたデイケアに子供を連れて行ったのだけど、ちょっと驚きがーーエスポーの元のデイケアとは、だいぶ様相が異なっていたのだ。端的に書くならば、ネイティブのフィンランド系じゃない人口が大多数(私もパッと見かなり多いなと思ったのだけど、嫁が言うには9割?)を締めていたのだ。子供たちだけでなく先生やサポーターの職員も。

引っ越した地域自体は特に偏った人口分布をしているというわけではないのでまず驚きだったのだけど、とりあえず子供を預けて様子を見つつ周辺の情報収集をしてみることに。

フィンランドの公立デイケアにネイティブフィンランド系の人がほぼいないってのが驚きだったってこともあり、まずは地域の他の保育園の調査。ぱっと外から眺めてみた感じだけど、他のデイケアはエスポーにいたときの感じとほぼ変わらないように見える。
ついでに近所に住んでいる嫁の同僚にも聞いてみたけれど、彼の子供の通うデイケアは私達のエスポーの時のものと似たような感じのよう(多かれ少なかれ人口比の縮図って感じ)。良いか悪いかって話とはまた別なのだけど、どうやら私達の入ったデイケアだけがこの地域では特徴的であったようだ。

それでもL君がすっと馴染めるようならこのままでもいいかなって気もしていたのだけど、元のエスポーのデイケアとあまりに雰囲気が違うせいなのかうまく馴染むことができず。数日でデイケアに行きたくないと泣き叫ぶように。いや、もともとエスポーのときからデイケア行きたくないっていうことは結構あったのだけど、ここまで泣き叫ぶってのはちょっと極端。

これはどうしたもんかなーって悩んでいたところに、情報収集にコンタクトしていた私立デイケアの一つに空きがあるとの連絡がくる。結局私達はその私立のデイケアに移動することにした(こちらは数日ですぐに順応できて、今では暇があればデイケアに行きたいと自分から言うくらい)。

ちなみにKERAの補助が得られる場合は、公立に比べて私立のデイケアがさほど値段が高いというわけでもない。ヘルシンキの私達のとこの場合は月額で100ユーロちょっとプラスってくらい。エスポーだと私立でもほぼ同じ値段になるくらいのとこもあるみたいだけど。

というわけでフィンランドの公立のデイケアでもそういった偏りがてきている場合もある、っていうのは情報としてシェアしておいてもいいかなと思ってこの投稿を書いている。
もちろんフィンランドが重視する多文化共生ってのはとても重要なんだろうけど、フィンランドネイティブじゃない文化がフィンランドの公立デイケアの大多数を締めてるってのは予想できないし、この場合ちょっと多文化ってのとは違うんじゃないかなとは思ってしまった。
事前にデイケアの内情を知ることができて選択肢の一つとして提示されている、っていうのなら良いのだけど、引っ越しのときのデイケア選択って必ずしもそういう感じじゃないんだよなあ。それに一旦決まった公立デイケアから移動するのって大変なんだ。今回はたまたま私立のデイケアに空きがあったけど、そういう場合だけではないだろうし。

うーん、自分の子供を通わせるってのでなければまた見方も変わるのかもしれないけれど、子育て中だと少し、いやかなり守備的になってしまうのはしょうがないよなあ。うーん、わからないな。

いずれにしろ、このあたりのことが気になる人の場合は事前に入るかもしれない地域のデイケアをいくつかチラ見しておくのは良いかもしれない。とはいえ、公立デイケアってどこもいっぱいだったりするので、希望してもそこに入れるかはわからないのだけどね……子供がコミュ強な子だったらどんなとこでもさほど問題にもならないのだろうけどねえ。

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