用Numpy MeshGrid绘制2D等高线图的最佳方法

Question

我正在寻找使用numpy meshgrid创建轮廓图的最佳方法。

我在简化的列中有excel数据，如下所示：

x data values: -3, -2, -1, 0, 1, 2 ,3, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3
y data values:  1,  1,  1, 1, 1, 1, 1,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2
z data values:  7 , 5,  6, 5, 1, 0, 9,  5,  3,  8, 3, 1, 0, 4

x和y值定义2d平面，其长度（x轴）为7个值，深度（y轴）为2个值。 z值定义相应点（或多或少的z轴）上的颜色。

我尝试过：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3]

y = [1,2]

z = [7,5,6,5,1,0,9,5,3,8,3,1,0,4]

x, y = np.meshgrid(x, y)

A = np.array(z)
B = np.reshape(A, (-1, 2))

fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(x, y, B)

plt.show()

我很确定我没有得到网状网格的工作方式。我是否必须使用整个x和y值列表才能起作用？

我如何创建一个矩形2d图，其长度（x）为7，深度（y）为2，z值定义x和y值处的阴影/颜色？

预先感谢大家！

Answer 1

这是使用网状网格（X或Y）的形状来重塑z数组的一种方法。此外，您可以使用plt.colorbar()

添加颜色栏。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3]
y = [1,2]
z = np.array([7,5,6,5,1,0,9,5,3,8,3,1,0,4])

X, Y = np.meshgrid(x, y)
print (X.shape, Y.shape)
# (2, 7) (2, 7) Both have same shape
Z = z.reshape(X.shape) # Use either X or Y to define shape

fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(X, Y, Z)
plt.colorbar(ax1)
plt.show()

Answer 2

尝试

adimages

编辑：如果您希望根据自己的评论进行平滑处理，可以尝试按照here进行操作，例如ad_id，例如您的情况

x_, y_ = np.meshgrid(x, y)
z_grid = np.array(z).reshape(2,7)
fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(x_,y_,z_grid)
plt.show()

然后像以前一样绘制：

scipy.ndimage.zoom()

Answer 3

def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2, 3 )
y = np.linspace(0, 3, 4)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
plt.contour(X, Y, Z, cmap='RdGy');