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を使用して塗りつぶされた等高線をプロットしようとしていますmatplotlib。imshow等高線をプロットするために使用しています。画面解像度のサイズで等高線をプロットするにはどうすればよいですか。

たとえば、(x,y)は座標で、zは位置に対応する値です。

import pylab as plt
import numpy as np
from Tkinter import *
root = Tk()
root.title("test window")
root.minsize(800, 600)
#(x,y) are pixel coordinates of canvas created on root, z= values
x=(563.603522282, 405.223798299,91.082456699,418.716359588,86.4813516941,244.703807775,480.84654939,418.702483547,241.136696875,319.613136686,257.545407017,117.714659717,174.788434125,425.913041522)
y=(96.3119943139,65.6348405695,353.988303883,354.795931878,170.857459385,156.952879623,161.233412703,241.960699493,214.026654031,65.6348405695,63.4945740292,54.2200856878,7.13422180103,3.56711090052)
z=(-1, 0, 0.5, -0.2, 1, 6, 0, -5, 4, 1.5, 2,7,-3,1)
Z=np.array((x,y,z)) #not sure from here
im = plt.imshow(Z, cmap='jet') 
root.crate_image(im) # the image created by imshow paste on canvas
mainloop()

上記は私のコードの基本的な考え方です。しかし、私はどうすればいいのかわかりません。助けてください

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1 に答える 1

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imshow単独で空間に存在するようなNxM配列が必要です。

3 つのベクトルがあるため、実際に尋ねているこの質問は次のとおりです。

ランダムな空間分布を持つデータを規則的な間隔のグリッドに補間するにはどうすればよいですか?

それに対する答えは次のとおりです。

今書いているように、データは散布図で最も簡単に表示できます。

import matplotlib.pyplot as plt # don't use pylab
import numpy as np

x= np.array([
    563.603522282, 405.223798299, 91.082456699,
    418.716359588, 86.4813516941, 244.703807775,
    480.84654939,  418.702483547, 241.136696875,
    319.613136686, 257.545407017, 117.714659717,
    174.788434125, 425.913041522
])
y = np.array([
    96.3119943139, 65.6348405695, 353.988303883,
    354.795931878, 170.857459385, 156.952879623,
    161.233412703, 241.960699493, 214.026654031,
    65.6348405695, 63.4945740292, 54.2200856878,
    7.13422180103, 3.56711090052
])

z = np.array([-1, 0, 0.5, -0.2, 1, 6, 0, -5, 4, 1.5, 2,7,-3,1])

# define grid on which you'll interpolate.
N = 100
xi = np.linspace(np.floor(x.min()), np.ceil(x.max()), N)
yi = np.linspace(np.floor(y.min()), np.ceil(y.max()), N)

# grid (interpolate) the data.
zi = plt.mlab.griddata(x, y, z, xi, yi, interp='linear')

# contour the gridded data, plotting dots at the nonuniform data points.
fig, ax = plt.subplots()
c = ax.contour(xi, yi, zi, 15, linewidths=0.5, colors='k')
cf = ax.contourf(xi, yi, zi, 15, cmap=plt.cm.coolwarm,  # seriously, don't use jet or rainbow or anything like that
                  vmax=abs(zi).max(), vmin=-abs(zi).max())
fig.colorbar(cf)  # draw colorbar
# plot data points.
ax.scatter(x, y, marker='o', c='b', s=5, zorder=10)

ここに画像の説明を入力

この時点で、imshowまたはを使用して画像としてpcolor表示できます。zi

fig, ax = plt.subplots()
pc = ax.pcolor(xi, yi, zi, cmap=plt.cm.coolwarm)
fig.colorbar(pc)
fig.savefig('pcolor.png')

ここに画像の説明を入力

pcolorx 軸と y 軸の範囲をより直感的に設定できるため、これを使用します。

于 2014-09-20T14:30:27.930 に答える