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バイナリファイルからnumpy配列にデータを読み取りますnp.fromfile. これらのデータは、間隔と形状がわかっているグリッド上のZ値を表すため、1D 配列をグリッドの形状に再形成し、 でプロットすることに問題はありませんplt.imshow。したがって、N 個のグリッドがある場合、すべてのデータを 1 つの図に表示するN 個のサブプロットをプロットできますが、本当にやりたいのは、それらを 1 つの画像としてプロットすることです。

各配列のデータの間隔が異なり、形状が異なるため、配列を積み重ねることはできません。

私の考えは、すべてのグリッドを最高のグリッド、スタック、およびプロットの間隔に「スーパーサンプリング」することでしたが、これらのグリッド ファイルが非常に大きくなる可能性があるため、それが良い考えであるかどうかはわかりません。

ところで：私がそれをやりたかったとしましょう、どうすればいいですか：

    0, 1, 2
    3, 4, 5

に：

    0, 0, 1, 1, 2, 2
    0, 0, 1, 1, 2, 2
    3, 3, 4, 4, 5, 5
    3, 3, 4, 4, 5, 5

私はどんな提案にもオープンです。

ありがとう、

シャハル

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プロットするだけの場合の答えは、しないでください。プロット時にイメージをズームするために使用できるplt.imshowキーワード引数があります。extentorder=0 の scipy.ndimage.zoom をお勧めしますが、繰り返し値と同等ですが、任意のサイズに簡単にズームしたり、別の順序を使用して滑らかな補間を取得したりできます。np.tile非常に単純なズームのオプションでもあります。

次に例を示します。

a = np.arange(9).reshape(3,3)
b = np.arange(36).reshape(6,6)

plt.imshow(a, extent=[0,1,0,1], interpolation='none')
plt.imshow(b, extent=(1,2,0,1), interpolation='none')
# note scaling is "broke"
plt.xlim(0,2)

もちろん、両方で同じ色範囲を取得するには、vim=...andvmaxキーワードを追加する必要があります。

于 2012-08-28T09:37:45.267 に答える