Question

我正在使用Matplotlib根据某些数据创建图像。所有数据都在0到1的范围内，我试图使用色彩图基于其值对数据进行着色，这在Matlab中完美运行，但是当将代码转换为Python时，我只需得到一个黑色正方形输出。我相信这是因为我正在绘制错误的图像，因此它将所有数据绘制为0.我已经尝试了几个小时搜索此问题而我已经尝试了plt.set_clim([0, 1])但是似乎没有做任何事情。我是Python和Matplotlib的新手，虽然我不是编程新手（Java，javascript，PHP等），但我看不出我哪里出错了。如果我的代码中有任何正文可以看到任何明显不正确的内容，那么我将非常感激。

谢谢

from numpy import *
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as myColor

e1cx=[]
e1cy=[]
e1cz=[]
print("Reading files...")
in_file = open("eigenvector_1_component_x.txt", "rt")
for line in in_file.readlines():
e1cx.append([])
for i in line.split():
    e1cx[-1].append(float(i))
in_file.close()
in_file = open("eigenvector_1_component_y.txt", "rt")
for line in in_file.readlines():
e1cy.append([])
for i in line.split():
    e1cy[-1].append(float(i))
in_file.close()
in_file = open("eigenvector_1_component_z.txt", "rt")
for line in in_file.readlines():
e1cz.append([])
for i in line.split():
    e1cz[-1].append(float(i))
in_file.close()
print("...done")

nx = 120
ny = 128
nz = 190


fx = zeros((nz,nx,ny))
fy = zeros((nz,nx,ny))
fz = zeros((nz,nx,ny))

z = 0
while z<nz-1:
x = 0
while x<nx:
    y = 0
    while y<ny:
        fx[z][x][y]=e1cx[(z*128)+y][x]
        fy[z][x][y]=e1cy[(z*128)+y][x]
        fz[z][x][y]=e1cz[(z*128)+y][x]
        y += 1
    x += 1
z+=1
if((z % 10) == 0):      
    plt.figure(num=None)
    plt.axis("off")
    normals = myColor.Normalize(vmin=0,vmax=1)
    plt.pcolor(fx[z][:][:],cmap='spectral', norm=normals)   
    filename = 'Imagex_%d' % z
    plt.savefig(filename)
    plt.colorbar(ticks=[0,2,4,6], format='%0.2f')

Answer 1

虽然您已经解决了原始问题并且代码有效，但我想指出python和numpy都提供了一些工具，使得这样的代码编写起来更加简单。以下是一些例子：

正在加载数据

不是通过附加到空列表的末尾来构建列表，而是通过其他列表生成列表通常更容易。例如，而不是

e1cx = []
for line in in_file.readlines():
  e1cx.append([])
  for i in line.split():
    e1cx[-1].append(float(i))

你可以简单地写一下：

e1cx = [[float(i) for i in line.split()] for line in in_file]

语法[x(y) for y in l]称为list comprehension，除了更简洁之外，执行速度比for循环更快。

但是，要从文本文件加载表格数据，使用numpy.loadtxt更简单：

import numpy as np
e1cx = np.loadtxt("eigenvector_1_component_x.txt")

了解更多信息，

print np.loadtxt.__doc__

另请参阅其稍微复杂的表亲numpy.genfromtxt

重塑数据

现在我们已经加载了数据，我们需要对其进行重塑。您使用的while循环工作正常，但numpy提供了一种更简单的方法。首先，如果您更喜欢使用加载数据的方法，那么使用e1cx = array(e1cx)等将您的特征向量数组转换为适当的numpy数组。

array类提供了重新排列数组中数据索引的方法，而无需复制数据。最简单的方法是array.reshape，它将执行while循环的一半：

almost_fx = e1cx.reshape((nz,ny,nx))

此处，almost_fx是索引为almost_fx[iz,iy,ix]的排名3数组。需要注意的一件重要事情是e1cx和almost_fx分享他们的数据。因此，如果您更改e1cx[0,0]，则还会更改almost_fx[0,0,0]。

在您的代码中，您交换了x和y位置。如果这确实是您想要做的，您可以使用array.swapaxes完成此操作：

fx = almost_fx.swapaxes(1,2)

当然，您总是可以将其合并为一行

fx = e1cx.reshape((nz,ny,nx)).swapaxes(1,2)

但是，如果您希望z切片（fx[z,:,:]）以x水平和y垂直绘图，您可能不希望交换上面的轴。只是重塑并策划。

切片数组

最后，不是循环遍历z-index并测试10的倍数，而是使用以下方法直接在数组的一个切片上循环：

for fx_slice in fx[::10]:
  # plot fx_slice and save it

此索引语法为array[start:end:step]，结果start中包含end的语法不是start。将end留空意味着0，而留空enumerate意味着列表的结尾。

摘要

总结一下，你的完整代码（在介绍了一些像import numpy as np from matplotlib import pyplot as pt shape = (190,128,120) fx = np.loadtxt("eigenvectors_1_component_x.txt").reshape(shape).swapaxes(1,2) for i,fx_slice in enumerate(fx[::10]): z = i*10 pt.figure() pt.axis("off") pt.pcolor(fx_slice, cmap='spectral', vmin=0, vmax=1) pt.colorbar(ticks=[0,2,4,6], format='%0.2f') pt.savefig('Imagex_%d' % z)这样的python习语之后）可能看起来像：

for

或者，如果每个元素需要一个像素，则可以用

替换

z = i*10
pt.imsave('Imagex_%d' % z, fx_slice, cmap='spectral', vmin=0, vmax=1)

循环的主体

{{1}}

Matplotlib pcolor

1 个答案:

正在加载数据

重塑数据

切片数组

摘要