非均匀间隔数据的热力图

Question

我希望使用matplotlib创建一个类似下面展示的热图。从轴标记可以看出，数据不是均匀分布的。

所以假设我们有：

x = [1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5, 7]
y = [.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5]
vals = np.random.rand(len(x), len(y))

如何在matplotlib中创建这样的插值图？

- Nima Mohammadi

Answer 1

您应该插值缺失的数据，我在我的一个项目中使用了以下方法：

#create regular grid
xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

#interpolate missing data
rbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='linear')
zi = rbf(xi, yi)

- askorek

Answer 2

稍微扩展一下askorek的答案：

稍微更详细地说明：

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

def nonuniform_imshow(x, y, z, aspect=1, cmap=plt.cm.rainbow):
  # Create regular grid
  xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100)
  xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

  # Interpolate missing data
  rbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='linear')
  zi = rbf(xi, yi)

  _, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

  hm = ax.imshow(zi, interpolation='nearest', cmap=cmap,
                 extent=[x.min(), x.max(), y.max(), y.min()]) 
  ax.scatter(x, y)
  ax.set_aspect(aspect)
  return hm

heatmap = nonuniform_imshow(x, y, z)
plt.colorbar(heatmap)
plt.show()

- foges