如何在matplotlib中绘制2D强度图？

Question

我有一个Nx3数组，它将值存储在N坐标中。第一列和第二列分别对应于x和y坐标，第三列表示该坐标处的值。我想绘制2D强度图，最好的方法是什么？

如果坐标是均匀间隔的，那么我可以使用partial然后使用meshgrid，但在我的数据中，坐标的间距不均匀。此外，阵列非常大N~100000，值（第三列）跨越几个数量级（所以我应该使用logplot？）。绘制这样一张图的最佳方法是什么？

Answer 1

您可以使用griddata将所有100000点处的数据插值为统一网格（例如100 x 100），然后使用对数缩放颜色绘制所有内容，

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

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

# grid the data.
zi = griddata(x,y,z,xi,yi,interp='linear')

#pcolormesh of interpolated uniform grid with log colormap
plt.pcolormesh(xi,yi,zi,norm=matplotlib.colors.LogNorm())

plt.colormap()
plt.show()

我没有测试过这个，但基本的想法应该是正确的。这样做的好处是，您不需要知道原始（大）数据集，只需使用网格数据xi，yi和zi即可。

另一种方法是为散点图着色，

plt.scatter(x, y, c=z,edgecolors='none', norm=matplotlib.colors.LogNorm())

并关闭点的外边缘，使它们构成连续的图像。