[英]Trouble plotting 2d contourf and 3d data using pd.DataFrames python
我目前正在尝试生成我做过的实验的数据,涉及xy扫描文件,然后将它们绘制为时间的函数。 我设法将它们放入x轴作为索引,时间作为列标签,扫描值作为df中值的,形状为(1027,281)的pandas DataFrame中。 等高线图看起来像这样。
y = dftest.index.values
x = dftest.columns.values
z = dftest.values
X,Y = np.meshgrid(x,y)
z2 = np.ma.array(z)
z2_masked = np.ma.masked_where(z2 > 300, z2)
z2_masked = np.ma.masked_where(z2_masked < -5, z2_masked)
z3 = np.ma.filled(z2_masked, fill_value = 0)
plt.contourf(X, Y ,z3, 20, cmap = 'jet')
plt.colorbar()
plt.xlim(xmax = 175000)
plt.xticks(np.arange(0, 175000, step=50000))
时间分辨PXRD,x轴=时间,y =衍射角:
首先,这会产生错误的结果,我希望扫描文件的x值是x轴,但它是y轴。 然后,我想找到一种简单的方法将其绘制为3d等高线图或曲面。 我认为我的问题出在数据的形状上,但我不确定如何纠正它。
我的每个DataFrame都是这样的:
0.0 646.0 ... 181742.0 182390.0
x ...
0.996522 7.301625 3.914700 ... 8.224773 9.885618
1.000432 10.722788 7.379380 ... 8.474020 19.229299
1.004341 0.079724 5.567879 ... -0.143427 2.684953
1.008251 4.738650 3.903460 ... -1.162278 3.809588
1.012161 6.213206 -0.318955 ... 4.050190 1.454264
... ... ... ... ...
4.992126 -2.956039 -4.475446 ... -2.816053 -4.556231
4.996036 -1.105434 1.274342 ... -1.393612 -4.338330
4.999945 -0.536215 2.073975 ... -2.727332 -1.083154
5.003855 5.983973 6.983155 ... 1.188320 3.657221
5.007765 -3.638785 -1.548692 ... -5.225328 -2.164280
[1027 rows x 281 columns]
要生成轮廓图(为简单起见,忽略掩膜),这行不通吗?
x = dftest.index.values
y = dftest.columns.values
z = dftest.values
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = z.T
plt.contourf(X,Y,Z,20,cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()
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