Matplotlib 等高线图中相交的等高线

Question

Matplotlib 等高线图中相交的等高线

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我正在尝试使用Python中的Matplotlib制作以下数据的等高线图。该数据的格式如下：

# x       y      height
  77.23  22.34     56
  77.53  22.87     63
  77.37  22.54     72
  77.29  22.44     88

实际上，这些数据包含近10000个点，我从一个输入文件中读取。然而，z的可能值的集合很小（介于50-90之间，为整数），我希望对于每个这样不同的z，都有一条等值线。

以下是我的代码 -

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import sys

# read data from file
data = csv.reader(open(sys.argv[1], 'rb'), delimiter='|', quotechar='"')
x = []
y = []
z = []

for row in data:
    try:
        x.append(float(row[0]))
        y.append(float(row[1]))
        z.append(float(row[2]))
    except Exception as e:
        pass
        #print e

X, Y = np.meshgrid(x, y)        # (I don't understand why is this required)

# creating a 2D array of z whose leading diagonal elements
# are the z values from the data set and the off-diagonal
# elements are 0, as I don't care about them.
z_2d = []
default = 0
for i, no in enumerate(z):
    z_temp = []
    for j in xrange(i): z_temp.append(default)
    z_temp.append(no)
    for j in xrange(i+1,  len(x)): z_temp.append(default)
    z_2d.append(z_temp)
Z = z_2d

CS = plt.contour(X, Y, Z, list(set(z)))
plt.figure()
CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')
plt.show()

这里是一小部分数据的图表 - enter image description here

这是上面图表中一个区域的近距离观察（请注意重叠/交叉线）- enter image description here

我不明白为什么它看起来不像等高线图。线条相交，这不应该发生。可能出了什么问题？请帮忙解答。

- Pushpak Dagade

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- ahelm · Accepted Answer

尝试使用以下代码。这可能会对您有所帮助--这是在Cookbook中的相同内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata

# with this way you can load your csv-file really easy -- maybe you should change
# the last 'dtype' to 'int', because you said you have int for the last column
data = np.genfromtxt('output.csv', dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)],
                     comments='"', delimiter='|')

# just an assigning for better look in the plot routines
x = data['x']
y = data['y']
z = data['z']

# just an arbitrary number for grid point
ngrid = 500

# create an array with same difference between the entries
# you could use x.min()/x.max() for creating xi and y.min()/y.max() for yi
xi = np.linspace(-1,1,ngrid)
yi = np.linspace(-1,1,ngrid)

# create the grid data for the contour plot
zi = griddata(x,y,z,xi,yi)

# plot the contour and a scatter plot for checking if everything went right
plt.contour(xi,yi,zi,20,linewidths=1)
plt.scatter(x,y,c=z,s=20)
plt.xlim(-1,1)
plt.ylim(-1,1)
plt.show()

我用高斯分布在二维平面上生成了一个样本输出文件。使用以上代码后，我的结果如下：

Gaussian distribution in 2D

注意：

也许你会发现图形的边缘有些裁剪。这是由于griddata函数创建掩码数组所导致的。我的意思是，绘图边界由外部点创建而成，超出边界的点不会被绘制。如果你的数据点在一条直线上，那么你将无法绘制任何等高线。这很合理。我提到这一点是因为你发布的四个数据点看起来可能会出现这种情况。也许你没有这种情况=)

更新：

我稍微修改了代码。你的问题可能是你没有正确解决输入文件的依赖关系。使用以下代码后，绘图应该可以正常工作。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata
import csv

data = np.genfromtxt('example.csv', dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)],
                     comments='"', delimiter=',')

sample_pts = 500
con_levels = 20

x = data['x']
xmin = x.min()
xmax = x.max()

y = data['y']
ymin = y.min()
ymax = y.max()

z = data['z']

xi = np.linspace(xmin,xmax,sample_pts)
yi = np.linspace(ymin,ymax,sample_pts)

zi = griddata(x,y,z,xi,yi)

plt.contour(xi,yi,zi,con_levels,linewidths=1)
plt.scatter(x,y,c=z,s=20)
plt.xlim(xmin,xmax)
plt.ylim(ymin,ymax)
plt.show()

使用这段代码和你的小样本我得到了以下的图形：

The sample plot

尝试使用我的片段并进行一些修改。例如，我不得不将给定的csv文件的分隔符从|更改为,。我为您编写的代码并不是非常好，但它是直截了当地编写的。

对于晚回复我很抱歉。