Matplotlib：如何绘制轮廓图？

Question

我有一个要绘制轮廓图的函数： mixed_model_pdf([[x,y]]) 。

它只接受[x,y] ，而不是X，Y作为输入。 也就是说， mixed_model_pdf([[-5,-5]])或mixed_model_pdf([[-5,-5],[-5,-4]])

但是要执行plt.contourf(X, Y, Z) ，应该按特定顺序放置Z值，我该怎么做？

现在，我可以解决这个问题：

X = Y = np.arange(-30, 31, 1)
N, M = len(X), len(Y)
Z = np.zeros((N, M))
for i, (x,y) in enumerate(product(X,Y)):
    Z[np.unravel_index(i, (N,M))] = mixed_model_pdf([[x,y]])
Z = Z.T    
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

# Plot 2d prob density
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), dpi=80)
ax.set_aspect('equal')
plt.contourf(X, Y, Z, 10, alpha=.75, cmap='jet')

但这看起来确实很丑陋，它transpose了Z ，并且仍然需要X, Y = np.meshgrid(X, Y) 。

有什么更好的方法呢？

更新：

现在，我可以使代码更加清晰：

X = Y = np.arange(-30, 31, 1)
XX,YY=np.meshgrid(x,y)
coords=np.array((XX.ravel(), YY.ravel())).T  
Z = mixed_model_pdf(coords).reshape(61,61)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), dpi=80)
ax.set_aspect('equal')
plt.contourf(X, Y, Z, 10, alpha=.75, cmap='jet')

但是，如何缩短.reshape()呢？ 它是根据Y = np.arange(-30, 31, 1) ，我认为它可能是自动化的？

Answer 1

收集我的评论答案。

您可以plt.contourf不同的方式调用plt.contourf 。 文档明确指出了这一点：

X和Y必须都是与Z形状相同的2-D，或者它们都必须是1-D，以使len（X）是Z中的列数，而len（Y）是Z中的行数。

您可以从交互式Python提示符中获取文档：

>>> help(plt.contourf)

或者，如果您使用IPython（Notebook），则应该这样做；）：

In [1]: plt.contourf?

您可以使用：

Z = mixed_model_pdf(coords).reshape(Y.size, Y.size)

避免对61进行硬编码。