用python磨削

Question

我试图在python中绘制这样的图片。

我有三个参数用于绘图。 X：

[ 0.03570416  0.05201517  0.05418171  0.01868341  0.07116423  0.07547471]

Y：

 [-0.32079484 -0.53330218 -1.02866859 -0.94808545 -0.51682506 -0.26788337]

Z：

[-0.32079484 -0.53330218 -1.02866859 -0.94808545 -0.51682506 -0.26788337]

因此x是x轴，y是y轴。但是z是像素的强度。 我想出了这段代码：

z = np.array(reals)
x = np.array(ra)
y = np.array(dec)
nrows, ncols = 10, 10 
grid = z.reshape((nrows, ncols))
plt.imshow(grid, extent=(x.min(), x.max(), y.max(), y.min()), interpolation='nearest', cmap=cm.gist_rainbow)
plt.title('This is a phase function')
plt.xlabel('ra')
plt.ylabel('dec')
plt.show()

但是我收到了这个错误：

grid = z.reshape((nrows, ncols))
ValueError: total size of new array must be unchanged

ra，dec和reals是具有相同大小的普通数组。我之前计算过它们然后用它们创建numpy数组

Answer 1

您显示的数据与制作图片不一致，但您可以使用它制作散点图。

（x，y）坐标对的z值的两种基本类型图是：

1. 散点图，其中对于每个（x，y）对，指定了z值。
2. 图像（imshow，pcolor，pcolormesh，contour），其中指定具有m个规则间隔值的x轴和具有n个规则间隔值的y轴，然后指定具有大小（m的z值的数组） ，n）给出。

您的数据看起来更像前一种类型，所以我建议使用散点图。

这是散点图的样子（顺便说一句，你的y和z值是相同的，如果可能是错误的话）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([ 0.03570416, 0.05201517, 0.05418171, 0.01868341, 0.07116423, 0.07547471])
y = np.array([-0.32079484, -0.53330218, -1.02866859, -0.94808545, -0.51682506, -0.26788337])
z = np.array([-0.32079484, -0.53330218, -1.02866859, -0.94808545, -0.51682506, -0.26788337])

plt.scatter(x, y, c=z, s =250)        

plt.show()