Question

我想生成Z值之间的梯度的热图，并使用Plotly显示。

我遇到的问题是能够有效地掩盖在没有数据点的“凹形”区域中插值形成的有害数据。

Answer 1

一种解决方法（也许不是最优雅的方法）是找到点（凹壳）的边界，然后将边界之外的任何内容设置为nan。

要找到边界，可以使用alphashape并确定grid_z点是否在边界内（或上），可以使用shapely。

下面是一个在第一个情节剧情开始之前拾取的示例：

from shapely.geometry import Polygon, Point
import alphashape

mpoints = [Point(X, Y) for X, Y in zip(x, y)]

alpha=.125
hull = alphashape.alphashape(mpoints, alpha)
poly = Polygon(hull)

grid_gz = grid_z
gx = np.arange(min(x), max(x),1)
gy = np.arange(min(y), max(y),1)
for i, gxi in enumerate(gx):
    for j, gyi in enumerate(gy):
        if not np.isnan(grid_gz[j,i]): #UPDATE: no need to test pts that are already NaN
            p1 = Point(gxi, gyi)
            test = poly.contains(p1) | poly.touches(p1)
            if test==False:
                grid_gz[j,i]=np.nan

fig = go.Figure()

fig.add_trace(
    go.Heatmap(z=grid_gz,x0=min(x),y0=min(y),showscale=True, zsmooth='best', 
               connectgaps=False, colorscale='Hot'
               ))

fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=x,
        y=y,mode="markers",marker_size=2,marker_color="black",
    ))

fig.update_layout(
    width = 1200,
    height = 1200,
    title = "Gradient Heatmap Plot",
    yaxis = dict(
      scaleanchor = "x",
      scaleratio = 1,
    ))

fig.show()

更多评论：

我最终手动选择了alpha值。您可以使用optimizealpha来查找alpha值，但是该值最终还是有点偏，并且一条边在热图中有台阶。另请参见here。
可以在alphashape的{{3}}上找到更多信息。
更多信息可以在contains的shapely上找到here，在touches的{{3}}上找到

here

边界处的插值遮罩

1 个答案: