可视化2个参数及其结果

Question

有两个参数，我想尝试不同的值：

a = [0.0, 0.5, 0.6]  # len == 3
b = [0.0, 0.02 , 0.05, 0.1]  # len == 4

对于a的每个值，请尝试b的每个值。 这带有3 * 4 = 12种不同的结果。

我的数据格式为

res = [(0.0, 0.0, res1), (0.0, 0.02, res2), ...]

有什么方法可以整齐地想象这个吗？我在想一个轮廓/热图或三维平面，但遗憾的是我无法让它工作。

Answer 1

有许多不同的选择。在任何情况下，第一步都需要将您的res列表转换为numpy数组。

对于许多情节，例如imshow，pcolor(mesh)或contourf，您需要有三个2D数组，您可以通过重新输入输入数组来获得这些数组（假设它已正确排序） ）。

以下显示了您的一些选项：

res = [(0.0, 0.0, 0.5), (0.0, 0.02, 0.7), (0.0, 0.05, 0.6), (0.0, 0.10, 0.8),
       (0.5, 0.0, 0.4), (0.5, 0.02, 0.6), (0.5, 0.05, 0.5), (0.5, 0.10, 0.7),
       (0.6, 0.0, 0.3), (0.6, 0.02, 0.5), (0.6, 0.05, 0.4), (0.6, 0.10, 0.6)]

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

res = np.array(res)
A = res[:,0].reshape(3,4) #A in y direction
B = res[:,1].reshape(3,4)
Z = res[:,2].reshape(3,4)

fig, ((ax, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2,2)
#imshow
im = ax.imshow(Z, origin="lower")
ax.set_xticks(range(len(Z[0,:])))
ax.set_yticks(range(len(Z[:,0])))
ax.set_xticklabels(B[0,:])
ax.set_yticklabels(A[:,0])

#pcolormesh, first need to extend the grid
bp = np.append(B[0,:], [0.15])
ap = np.append(A[:,0], [0.7])
Bp, Ap = np.meshgrid(bp, ap)
ax2.pcolormesh(Bp, Ap, Z)

#contour
ax3.contourf(B, A, Z, levels=np.linspace(Z.min(), Z.max(),5))
#scatter
ax4.scatter(res[:,1], res[:,0], c=res[:,2], s=121)

ax.set_title("imshow")
ax2.set_title("pcolormesh")
ax3.set_title("contourf")
ax4.set_title("scatter")
plt.tight_layout()
fig.colorbar(im, ax=fig.axes, pad=0.05)
plt.show()