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 <article id="post-Python-DS-113-moon" itemscope="" itemprop="blogPost">
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 <ul>
<li>추석입니다.</li>
<li>빛나는 보름달을 그립니다.</li>
</ul>
<h2 id="1-추석-달"><a href="#1-추석-달" title="1. 추석 달"></a>1. 추석 달</h2><blockquote>
<a target="_blank" rel="noopener" href="http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0002145580">오마이뉴스: 이번 추석, ‘초 슈퍼문’ 볼 수 있다 (2015.09.22.)</a>
</blockquote>
<ul>
<li>보름달 주위로 빛이 살짝 스며나올 때가 있습니다.</li>
<li>구름이 옅게 끼거나 공기가 습할 때 일부가 굴절되는 것입니다.<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_11.jpg"></li>
</ul>
<h2 id="2-빛이-스미는-보름달"><a href="#2-빛이-스미는-보름달" title="2. 빛이 스미는 보름달"></a>2. 빛이 스미는 보름달</h2><h2 id="2-1-보름달"><a href="#2-1-보름달" title="2.1. 보름달"></a>2.1. 보름달</h2><ul>
<li>빛이 하늘에 번지는 보름달을 그립니다.</li>
<li>먼저, 2022 x 2022 크기의 공간을 만들고 한 가운데 반지름이 800인 원을 그립니다.</li>
<li>2022 x 2022 numpy array를 만든 후 가운데만 255, 나머지는 0으로 지정합니다.<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 </pre></td><td><pre>moon = np.zeros((2022, 2022), dtype=int) r = 800 for i in range(2022): for j in range(2022): d = np.sqrt(np.power(i-1011, 2) + np.power(j-1011, 2)) if d &lt; r: moon[i, j] = 255 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5), constrained_layout=True) ax.imshow(moon) </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_01.png"> </li>
</ul>
<h2 id="2-2-빛-번짐"><a href="#2-2-빛-번짐" title="2.2. 빛 번짐"></a>2.2. 빛 번짐</h2><blockquote>
<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/rougier/scientific-visualization-book/blob/master/code/showcases/contour-dropshadow.py">Nicolas P. Rougier, Contour-Dropshadow</a> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.gaussian_filter.html">scipy: gaussian_filter</a>
</blockquote>
<ul>
<li>빛이 번지는 효과를 구현합니다.
</li>
<li><code>scipy</code>의 <code>gaussian_filter</code>를 사용합니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 3 4 5 </pre></td><td><pre>from scipy.ndimage import gaussian_filter glow = gaussian_filter(moon, 30) fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5), constrained_layout=True) ax.imshow(glow) </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_02.png"> 
</li>
<li>붉은 달이 떴습니다.
</li>
<li>색은 <code>cmap</code>에 적절한 컬러맵을 입력해 조정합니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 </pre></td><td><pre>fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) ax.imshow(glow, origin="upper", zorder=0, cmap="viridis") </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_03.png"> 
</li>
</ul>
<h2 id="2-3-컬러맵-제작"><a href="#2-3-컬러맵-제작" title="2.3. 컬러맵 제작"></a>2.3. 컬러맵 제작</h2><blockquote>
<a target="_blank" rel="noopener" href="https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.color_palette.html">seaborn.color_palette</a> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormap-manipulation.html#sphx-glr-tutorials-colors-colormap-manipulation-py">matplotlib: Creating Colormaps in Matplotlib</a>
</blockquote>
<ul>
<li>검정에 가까운 어두운 색부터 밝은 노랑을 거쳐 흰색으로 이어지는 컬러맵이 필요합니다.
</li>
<li>이런 컬러맵이 없으니 새로 만듭니다.
</li>
<li>매우 어두운 노랑 ~ 조금 어두운 노랑(<code>y</code>)까지 이어지는 팔레트를 먼저 만들고,
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 </pre></td><td><pre>cmap0 = sns.color_palette("dark:y", 20) cmap0 </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_04.png"> 
</li>
<li>조금 어두운 노랑(<code>y</code>)에서 흰색으로 이어지는 팔레트를 새로 만듭니다.
</li>
<li>seaborn의 <code>color_palette()</code>를 사용합니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 </pre></td><td><pre>cmap1 = sns.color_palette("blend:y,w", 20) cmap1 </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_05.png"> 
</li>
<li>이 두 팔레트를 합쳐 Matplotlib colormap으로 출력합니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 3 4 </pre></td><td><pre>from matplotlib.colors import ListedColormap cmap = ListedColormap(cmap0 + cmap1) cmap </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_06.png"> 
</li>
<li>이렇게 만든 컬러맵을 번진 달빛에 적용합니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 </pre></td><td><pre>fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) ax.imshow(glow, origin="upper", zorder=0, cmap=cmap) </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_08.png"> 
</li>
</ul>
<h2 id="2-4-보름달-빛-번짐"><a href="#2-4-보름달-빛-번짐" title="2.4. 보름달 + 빛 번짐"></a>2.4. 보름달 + 빛 번짐</h2><blockquote>
<a target="_blank" rel="noopener" href="https://numpy.org/doc/stable/reference/maskedarray.generic.html">Numpy: ma module</a>
</blockquote>
<ul>
<li>보름달 사진을 보면, 웬만큼 구름이 끼지 않고서야 달의 동그란 경계가 선명합니다.
</li>
<li>빛 번짐 그림은 경계가 흐릿합니다.
</li>
<li>여기 달 그림을 반투명하게 씌워 선명한 경계를 구현합니다.
</li>
<li>달 그림 중에서 배경에 해당하는 부분은 <code>numpy masked_array</code>를 사용해 그리지 않습니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 3 4 </pre></td><td><pre>fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) ax.imshow(glow, origin="upper", zorder=0, cmap=cmap) ax.imshow(np.ma.masked_array(moon, moon &lt;1), origin="upper", zorder=0, vmin=0, vmax=255, cmap=cmap, alpha=0.5) </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_10.png"> 
</li>
<li>달의 경계가 살아났습니다
</li>
<li>마지막으로, x 축과 y 축을 없애고 그림만 남깁니다.
<figure><table><tbody><tr><td><pre>1 2 3 4 5 </pre></td><td><pre>fig.set_size_inches((10, 10)) ax.axis(False) fig.set_facecolor(cmap0[0]) fig.tight_layout() display(fig) </pre></td></tr></tbody></table></figure>
<img src="https://jehyunlee.github.io/2022/09/09/Python-DS-113-moon/113_moon_09.png"> 
</li>
<li>모두 즐거운 한가위 되시기 바랍니다.
</li>
</ul>

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Pega Devlog

Pega

추석입니다.
빛나는 보름달을 그립니다.
1. 추석 달
오마이뉴스: 이번 추석, ‘초 슈퍼문’ 볼 수 있다 (2015.09.22.)
보름달 주위로 빛이 살짝 스며나올 때가 있습니다.
구름이 옅게 끼거나 공기가 습할 때 일부가 굴절되는 것입니다.
2. 빛이 스미는 보름달
2.1. 보름달
빛이 하늘에 번지는 보름달을 그립니다.
먼저, 2022 x 2022 크기의 공간을 만들고 한 가운데 반지름이 800인 원을 그립니다.
2022 x 2022 numpy array를 만든 후 가운데만 255, 나머지는 0으로 지정합니다.
2.2. 빛 번짐
Nicolas P. Rougier, Contour-Dropshadow
scipy: gaussian_filter
빛이 번지는 효과를 구현합니다.
scipy의 gaussian_filter를 사용합니다.
붉은 달이 떴습니다.
색은 cmap에 적절한 컬러맵을 입력해 조정합니다.
2.3. 컬러맵 제작
seaborn.color_palette
matplotlib: Creating Colormaps in Matplotlib
검정에 가까운 어두운 색부터 밝은 노랑을 거쳐 흰색으로 이어지는 컬러맵이 필요합니다.
이런 컬러맵이 없으니 새로 만듭니다.
매우 어두운 노랑 ~ 조금 어두운 노랑(y)까지 이어지는 팔레트를 먼저 만들고,
조금 어두운 노랑(y)에서 흰색으로 이어지는 팔레트를 새로 만듭니다.
seaborn의 color_palette()를 사용합니다.
이 두 팔레트를 합쳐 Matplotlib colormap으로 출력합니다.
이렇게 만든 컬러맵을 번진 달빛에 적용합니다.
2.4. 보름달 + 빛 번짐
Numpy: ma module
보름달 사진을 보면, 웬만큼 구름이 끼지 않고서야 달의 동그란 경계가 선명합니다.
빛 번짐 그림은 경계가 흐릿합니다.
여기 달 그림을 반투명하게 씌워 선명한 경계를 구현합니다.
달 그림 중에서 배경에 해당하는 부분은 numpy masked_array를 사용해 그리지 않습니다.
달의 경계가 살아났습니다
마지막으로, x 축과 y 축을 없애고 그림만 남깁니다.
모두 즐거운 한가위 되시기 바랍니다.

glowing full moon

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