이상우의 IDL 블로그

지난 회차 게시물에서는 NG 체계에서 CONTOUR 함수를 사용하여 등위선 그림을 표출하는데 있어서 색상과 관련된 각종 속성들을 이용한 설정 방법에 관하여 살펴보았습니다. 여기서는 주로 등위선의 선(Line) 자체 및 문자들에 대한 색상 처리에 관하여 살펴보았는데요. 오늘은 이어지는 내용으로서 CONTOUR 함수를 사용하여 색상이 채워진 등위선(Filled Contour) 그림을 표출하는데 있어서 색상을 설정하는 방법에 관하여 살펴보고자 합니다. 그러면 지난 회차에서와 동일한 예제를 사용하여 기본적인 표출부터 먼저 해놓고 시작하겠습니다. 다만 여기서는 색상이 채워진 등위선의 형태로 표출하기 위하여 FILL 속성을 처음부터 사용하기로 합니다. data1 = FLTARR(600, 600) data2 = FL..

IDL의 NG 체계에서 등위선(Contour)의 표출에 사용되는 CONTOUR 함수를 보면 색상과 관련된 속성들이 여러 개 있습니다. IDL 도움말에서 CONTOUR 함수에 관한 섹션을 보면 이러한 속성들 즉 "COLOR"라는 문구가 붙은 것들이 몇 개 보이는데 정리해보면 대략 다음과 같습니다. BACKGROUND_COLOR C_COLOR COLOR LABEL_COLOR FONT_COLOR VERT_COLORS 그리고 이렇게 "COLOR"라는 문구가 붙은 속성들 외에도 색상과 관련된 기타 속성들이 몇 개 더 있습니다. RGB_TABLE RGB_INDICES 사실 이와 같이 명칭이 다소 헷갈리는 속성들이 있다보니 이들을 어떤 식으로 활용하면 되는가에 있어서 약간 혼란스럽게 느껴질 수도 있습니다. 따라서 오..

IDL에서 그림을 표출해놓은 상태에서 그 위에 추가 요소를 중첩해야 하는 경우들이 종종 있습니다. 예를 들어 플롯(Plot) 그림을 표출한 상태에서 추가로 새로운 데이터를 중첩하려면 /OVERPLOT 키워드를 사용하면 됩니다. 그리고 이미 표출된 그림 위에 문자, 기호 등을 추가하는 것도 얼마든지 가능합니다. 그런데 한꺼번에 여러 개의 그림들이 표출된 상태에서 특정한 그림에 대하여 뭔가를 더 추가해야하는 경우가 있습니다. 오늘은 그러한 경우의 적절한 처리 방법에 관하여 소개해보고자 합니다. 본격적인 설명을 위하여 하나의 그래픽창에 3종의 그림들이 한꺼번에 표출되는 상황을 예로 들어보겠습니다. 먼저 예제 데이터의 생성 및 기본적인 표출 과정은 다음과 같습니다. x = FINDGEN(361) y1 = SIN..

지난 회차에서는 리스트 내 리스트(List within List)의 형태로 데이터가 수록된 JSON 파일을 읽고 처리하는 방법 및 예제를 소개하였습니다. 오늘은 해쉬 내 리스트(Hash within List)의 형태로 데이터가 수록된 JSON 파일을 읽고 처리하는 방법에 관하여 예제와 함께 알아보겠습니다. 리스트 내 해쉬 (Hash within List) 지난 회 게시물에서는 해쉬 내 리스트의 형태로 데이터가 수록된 JSON 파일의 일부를 제시한 바 있습니다. 그 모습을 다시 보면 다음과 같습니다. [{"time-tag": "1749-01", "ssn": 96.7}, {"time-tag": "1749-02", "ssn": 104.3}, {"time-tag": "1749-03", "ssn": 1..

IDL에서 JSON 형식의 파일을 읽는 방법에 관해서는 꽤 오래전에 관련 게시물을 올린 바 있습니다. 일반적으로 JSON 형식으로 배포되는 파일들은 내부에 많은 양의 데이터를 담고 있는 경우가 많으며, 그 데이터를 읽어서 배열의 형태로 가져오는 것이 최우선적인 과제가 됩니다. 그래야 실제로 처리 및 표출 등의 작업으로 이어질 수 있기 때문입니다. 앞서 언급한 과거의 관련 게시물에서도 언급을 한 바 있지만, 실제로 배포되는 JSON 파일들의 내용을 잘 보면 내부적으로 포함된 데이터의 형태가 리스트(List)인 경우 또는 해쉬(Hash)인 경우로 나눠집니다. 실제로 배포되는 JSON 파일들 중 한 파일의 모습을 일부만 살펴보면 다음과 같습니다. [["time_tag","dst"],["2024-02-14 08..

오늘 살펴보고자 하는 ARRAY_INDICES 함수에 관해서는 예전에 몇몇 게시물들을 통하여 간접적으로 언급했던 적이 있긴 합니다만, 오늘은 이 함수 자체에 좀 더 촛점을 맞춰서 다뤄보고자 합니다. 이 함수는 특히 다차원(2차원, 3차원 등) 배열을 취급할 때 그 필요성이 커지는데요. 예제와 함께 그 쓰임새를 살펴봅시다. 먼저 다음과 같이 4x3의 구조를 갖는 2차원 배열을 하나 가정해보겠습니다. arr = INTARR(4, 3) arr[1, 2] = 1 arr[2, 1] = 2 arr[3, 1] = 1 PRINT, arr 여기서 정의된 배열 arr의 값들이 출력된 모습은 다음과 같습니다. 0 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 이 배열 내에서 최대값은 2일 것입니다. 그리고 최대값인 2가 배열 ar..