从三个列表X、Y、强度绘制热图

Question

当我有x，y和intensity数据时，我不知道如何创建热图（或等高线图）。我的文件看起来像这样：

0,1,6
0,2,10
....

到目前为止：

with open('eye_.txt', 'r') as f:
        for line in f:
                for word in line.split():
                        l = word.strip().split(',')
                        x.append(l[0])
                        y.append(l[1])
                        z.append(l[2])

尝试使用pcolormesh，但它需要一个形状对象，我不确定如何将这些列表转换为NumPy数组。

我尝试过：

i,j = np.meshgrid(x,y)
arr = np.array(z)
plt.pcolormesh(i,j,arr)
plt.show()

它告诉我：

IndexError: too many indices

有人能帮我阻止我把头撞在键盘上吗？

- fiz

Answer 1

好的，这需要几个步骤。

首先，读取数据文件的更简单方法是使用numpy.genfromtxt。您可以使用delimiter参数将分隔符设置为逗号。

接下来，我们想要创建一个x和y的2D网格，因此我们需要仅存储这两个数组中的唯一值，并将其提供给numpy.meshgrid。

最后，我们可以使用这两个数组的长度来重新塑造我们的z数组。

（注意：此方法假定您具有规则网格，每个网格点都有一个x，y和z）。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.genfromtxt('eye_.txt',delimiter=',')

x=data[:,0]
y=data[:,1]
z=data[:,2]

## Equivalently, we could do that all in one line with:
# x,y,z = np.genfromtxt('eye_.txt', delimiter=',', usecols=(0,1,2))

x=np.unique(x)
y=np.unique(y)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

Z=z.reshape(len(y),len(x))

plt.pcolormesh(X,Y,Z)

plt.show()

- tmdavison

Answer 2

如果您没有一个常规网格（即对于每个meshgrid的x和y值都有一个z值），你可以使用基于pandas数据框的更通用的方法：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pypot as plt

data = pd.DataFrame(data={'x':x, 'y':y, 'z':z})
data = data.pivot(index='x', columns='y', values='z')
sns.heatmap(data)
plt.show()

枢轴方法将使用索引和列中的唯一值构建一个表格，其中缺失的测量值将设置为NaN。然后可以将该表格绘制成热图。

- Vadim Smolyakov

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我有与上述提到的相同的问题。我有16,000个条目和16 GB的内存，由于数据量太大，表格无法适应。我不确定为什么会发生这种情况，是否有其他方法可以解决？ - newbie

Answer 3

索引错误是因为pcolormesh期望一个二维数组，而你的arr是一个一维向量。如果我理解正确，你的输入文件格式如下：

0,1,z
0,2,z
 ...
0,ymax,z
 ...
1,1,z
1,2,z
 ...
xmax,ymax,z

在这种情况下，meshgrid(x,y)不起作用，因为它期望的是像meshgrid(range(xmax),range(ymax))这样没有重复值的向量。在您的情况下，您需要找出有多少个不同的x和y值，然后将您的向量简单地重塑成2D数组。

shape = np.unique(x).shape[0],np.unique(y).shape[0]
x_arr = x.reshape(shape)
y_arr = y.reshape(shape)
z_arr = z.reshape(shape)
plt.pcolormesh(x_arr,y_arr,z_arr)

- thomas

Answer 4

要将列表转换为numpy数组，您可以使用np.asarray。

这是一个简单的方法来获取热图，您应该能够根据自己的问题调整此示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = [[1,2,3], [3,4,5], [5,6,7], [7, 8, 9]]
b = np.asarray(a)
plt.pcolor(b)
plt.show()

如需将其读取为列表中的列表，可以执行以下操作：

a = []
for line in file.readlines():
    a.append( map( int, line.split(',') ) )

简而言之，更详细地说，这相当于：

a = []
for line in file.readlines():
    tmp = line.split(',')
    inttmp = [int(x) for x in a]
    a.append(inttmp)

- ljetibo