shape(201,201) の配列があります。データの断面をプロットしたいのですが、関連するポイントにアクセスするのに問題があります。たとえば、次のように作成された図の線で指定された断面をプロットしたいとします。
from pylab import *
Z = randn(201,201)
x = linspace(-1,1,201)
X,Y = meshgrid(x,x)
pcolormesh(X,Y,Z)
plot(x,x*.5)
これらをさまざまな方向でプロットしたいのですが、それが役立つ場合は常に原点を通過します...
基本的に、ライン (または任意のパス) に沿って 2D グリッドを補間します。
まず、グリッドを補間するか、最近傍サンプリングを行うかを決定する必要があります。後者を行いたい場合は、インデックス作成を使用できます。
補間したい場合は、 をご覧くださいscipy.ndimage.map_coordinates。最初は頭を包み込むのが少し難しいですが、これは完璧です。(データ ポイントがランダムに分布していると仮定する補間ルーチンを使用するよりもはるかに効率的です。)
両方の例を挙げます。これらは、私が別の質問に答えたものを基にしています。 ただし、これらの例では、すべてが「ピクセル」(行、列) 座標でプロットされます。
あなたの場合、「ピクセル」座標とは異なる座標系で作業しているため、補間のために「ワールド」(x、y) 座標から「ピクセル」座標に変換する必要があります。
まず、3 次補間を使用する例を次に示しますmap_coordinates。
import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some data...
x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]
z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)
# Coordinates of the line we'd like to sample along
line = [(-3, -1), (4, 3)]
# Convert the line to pixel/index coordinates
x_world, y_world = np.array(zip(*line))
col = z.shape[1] * (x_world - x.min()) / x.ptp()
row = z.shape[0] * (y_world - y.min()) / y.ptp()
# Interpolate the line at "num" points...
num = 1000
row, col = [np.linspace(item[0], item[1], num) for item in [row, col]]
# Extract the values along the line, using cubic interpolation
zi = scipy.ndimage.map_coordinates(z, np.vstack((row, col)))
# Plot...
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)
axes[0].pcolormesh(x, y, z)
axes[0].plot(x_world, y_world, 'ro-')
axes[0].axis('image')
axes[1].plot(zi)
plt.show()
または、最近傍補間を使用することもできます。これを行う 1 つの方法は、上記の例でに渡すorder=0ことです。map_coordinates代わりに、インデックス作成を使用して、別のアプローチを示します。行を変更するだけなら
# Extract the values along the line, using cubic interpolation
zi = scipy.ndimage.map_coordinates(z, np.vstack((row, col)))
に：
# Extract the values along the line, using nearest-neighbor interpolation
zi = z[row.astype(int), col.astype(int)]
得られるもの:
