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¿Cómo borrar por encima de una línea en matplotlib?

Inauguramos sección nueva en el 2014 con las preguntas que nos llegan de nuestros lectores por las redes sociales o el correo electrónico 🙂 Nos llegan unas cuantas, ¡así que tenemos material para al menos una pregunta semanal! Estas serán entradas breves que publicaremos cada martes y que tratarán de responder vuestras dudas sin rodeos. ¡Si queréis mandar las vuestras no dudéis en contactar con nosotros!
Empezamos con Alberto, que me comenta:

¿Cómo puedo «borrar» lo que tengo por encima de una línea en matplotlib? He intentado con fill_between entre la línea de estabilidad funcional (línea roja) pero solo rellena con color, no sobreescribe que es lo que pretendo. ¿Se te ocurre alguna forma?

Mapa compresor - Primera versión

Alberto está escribiendo un programa para dibujar mapas de actuaciones de turbomáquinas en Python, similares a los que producen programas privativos como GSP (ejemplos) o GasTurb (ejemplos). En esos mapas aparece la línea de estabilidad funcional (surge line o stall line) por encima de la cual la turbomáquina no puede funcionar. Es preciso, por tanto, borrar todo lo que quede por encima de ella para suprimir información innecesaria del gráfico. El código es un poco complicado, así que voy a comentar solo los conceptos fundamentales.
Lo primero que hice (después de admitir que no tenía ni idea) fue intentar trabajar sobre lo que ya había intentado. Efectivamente, si usas la función fill_between el relleno se queda «por debajo» de las líneas que ya había, en lugar de taparlas. Consultando la documentación de fill_between vi que admitía un parámetro zorder, que controla la visibilidad de los elementos de la gráfica: por defecto vale 0, y cuanto mayor es más arriba aparece el elemento. Usando un valor lo suficientemente alto se llega a este resultado:

Mapa compresor - Segunda versión

Que es más o menos lo que se pretendía… pero en mi ordenador se vio el detalle fatal: el color de fondo y la rejilla quedan tapados. Esta solución no es suficiente.
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Repaso a PyData 2013

Unos días después de la PyConUS 2013 se celebró la primera PyData del año (creo que serán semestrales de forma regular aunque el tiempo dirá). Entre las charlas había algunas introductorias, otras más avanzadas y otras enseñando aplicaciones prácticas. Entre las charlas introductorias destacaremos: Introducción a Numpy por Bryan Van… Leer más »Repaso a PyData 2013

Creando una animación con matplotlib y ffmpeg

En esta nueva entrada vamos a ver una revisión rápida al módulo animation en matplotlib, disponible desde la versión 1.1 de matplotlib.
[Para esta entrada se ha usado matplotlib 1.1.1, numpy 1.6.1, ipython 0.13 sobre python 2.7.3 y ffmpeg como librería externa que usará matplotlib para crear el video de la animación (aunque también puede usar mencoder)] todo ello corriendo en linux. Puede que los usuarios de windows tengan problemas al guardar el video si ffmpeg no está instalado y/o correctamente configurado para que matplotlib pueda trabajar con ffmpeg.
Hay varias formas de hacer una animación usando FuncAnimation, ArtistAnimation y/o TimedAnimation. Las dos primeras formas son clases que heredan de la tercera mientras que la tercera hereda de la clase base Animation.
Para este ejemplo de como hacer una animación con matplotlib y ffmpeg vamos a usar FuncAnimation y vamos a representar la evolución de un atractor de Lorenz en 3D.
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Visualizando líneas de corriente en Python con matplotlib

Introducción

Hoy vamos a ver cómo representar diagramas de corriente en Python usando matplotlib. Este tipo de diagramas aparecen en Mecánica de Fluidos para visualizar el movimiento del fluido que estamos estudiando.
Hace unos días nos hicimos eco en Pybonacci de que se había liberado matplotlib 1.2.0, que introducía entre otras cosas soporte para Python 3 y la nueva función streamplot:
https://twitter.com/Pybonacci/status/266798396654882816
Así que vamos a estrenar las entradas con Python 3.3 y matplotlib 1.2 con un bonito ejemplo de Aerodinámica básica 🙂 El ejemplo y las gráficas están basados en la página de la Wikipedia sobre flujo potencial alrededor de un cilindro circular.
En esta entrada se han usado python 3.3.0, numpy 1.7.0b2 y matplotlib 1.2.0.
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