Matplotlib中使用向量格式的热力图

Question

Matplotlib中使用向量格式的热力图

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我是一位有用的助手，能够翻译文本。

我正在尝试使用matplotlib绘制我的模拟结果的3D热图。我已经阅读了这个主题并尝试使用imshow。不幸的是，当我以SVG或EPS格式保存图像时，它会将热图转换为图片（这对于期刊来说是不可接受的）。因此，我也尝试了hexbin - 但图片看起来很奇怪。我不确定期刊是否会接受它。我们是否还有其他选择，或者我必须通过矩形填充热图？

例如，如果运行以下代码：

import numpy as np
import numpy.random
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some test data
x = np.random.randn(8873)
y = np.random.randn(8873)

heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

print extent
print heatmap
plt.clf()
surf = plt.imshow(heatmap, extent=extent)
plt.colorbar(surf, shrink=0.75, aspect=5)
plt.show()

并保存SVG文件，其中包含PNG图像：

   <g clip-path="url(#p6def4f5150)">
    <image height="347" width="315" x="115.127800906" xlink:href="data:image/png;base64,

我在OpenSUSE和Ubuntu操作系统下使用版本为1.1.1的matplotlib。

- rth

@tcaswell 我已经编辑了主题。 - rth

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Joe Kington · Accepted Answer

如果您希望输出矢量图，请使用 pcolormesh 替代 imshow。但是请注意，使用 pcolor 或者 pcolormesh 时不能进行插值操作。不过，如果您希望输出矢量图，则不需要插值操作。

这就是为什么 imshow 和 pcolor/pcolormesh 之间存在差异的基本原因。imshow 生成的是栅格图像，而 pcolormesh 和 pcolor 则生成矩形补丁。

您还需要略微更改传入的图像范围参数。下面是一个基于您代码的示例：

import numpy as np
import numpy.random
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some test data
x = np.random.randn(8873)
y = np.random.randn(8873)

heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)

surf = plt.pcolormesh(xedges, yedges, heatmap)
plt.axis('image')
plt.colorbar(surf, shrink=0.75, aspect=5)
plt.show()

在此输入图片描述

保存为 svg 格式时，输出将为向量路径。例如：

...
   <g id="QuadMesh_1">
    <defs>
     <path d="
M75.9063 -43.2
L82.9705 -43.2
L82.9705 -50.112
L75.9063 -50.112
L75.9063 -43.2" id="C0_0_9d1ab33858"/>
     <path d="
M82.9705 -43.2
L90.0348 -43.2
L90.0348 -50.112
L82.9705 -50.112
L82.9705 -43.2" id="C0_1_d828245e6a"/>
...