设置形状（x，y，f（x，y））的等高线图的任意轴值？

Question

所以我有一个矩阵形式的数据集：

x1, Y1, VALUE1
x2, Y1, VALUE2
x3, Y1, VALUE3

x1, Y2, VALUE4
x2, Y2, VALUE5
x3, Y2, VALUE6

等等。我正确地得到了我的轮廓，除了我的x和y轴来自说1,2,3 ...... N.这很好，因为它代表像素所以不是不正确，但我想将轴值从像素更改为实际单位。我似乎找不到指示轮廓的方法来允许我添加它。

bsquare=np.reshape(value,(x length,y length))
blue=contour(bsquare,colors='b')
plt.show()

其中xlength和ylength是任一轴上的点数。

Answer 1

plt.contour可以为数组X, Y, Z提供，然后将Z作为轮廓值，并在各自的轴上使用X和Y。这是一个首先制作一些数据的脚本，然后进入您描述的表单数组：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Make some test data 
nx = 2
ny = 3
x = np.linspace(0, 3, nx)
y = np.linspace(50, 55, ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) + Y

# Now get it into the form you describe
data = [[[x[i], y[j], Z[j, i]] for i in range(nx)] for j in range(ny)]
data = np.array(data)
print data

>>> 
[[[  0.          50.          50.        ]
  [  3.          50.          50.14112001]]

 [[  0.          52.5         52.5       ]
  [  3.          52.5         52.64112001]]

 [[  0.          55.          55.        ]
  [  3.          55.          55.14112001]]]

注意我使用numpy.array而不仅仅是正常列表，这在下一步中非常重要。让我们分析这些数据，因为我认为你已经完成了x和y值以及值本身：

# Now extract the data 
x_values = data[:, :, 0]
y_values = data[:, :, 1]
values = data[:, :, 2]

现在所有这些都是nx, ny数组，即它们与bsquare具有相同的形状。您可以通过打印values.shape并更改整数nx, ny来检查此问题。现在我将绘制三件事：

1. 首先，您只需轮廓绘制值，这会自动添加轴值

2. 其次，我使用数组绘制正确的缩放比例和

3. 最后，我将绘制原始数据集，以显示它正确地恢复数据。

您需要将轴值与伪造数据的创建位置进行比较：

fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(10, 2))
axes[0].contour(values)
axes[1].contour(x_values, y_values, values)
axes[2].contour(X, Y, Z)



如何实现这在很大程度上取决于您导入数据的方式。如果您可以简单地将其变为numpy.array()，那么我认为这将解决您的问题。

希望我能正确理解你的问题。