从合并的xyz数据绘制2D等高线图

Question

编辑：我在评论中做出了回应，但是我尝试了带标记的帖子中的方法-我的z数据不是从我的x和y计算出来的，所以我不能使用这样的函数。

我的xyz数据如下所示：

新：我生成的文件中的xyz数据-我将它们提取为x，y，z

并拼命试图得到一个图，其中x与y相对，y与z为颜色。

y是装箱后的数据，例如，在不均匀的装箱中从2.5到0.5。 因此，一组x和z数据的y值都相同。 x数据为温度，z为密度信息。

因此，我期望图形看起来像一堆堆叠的矩形，其中一个y值箱的颜色梯度是渐变的，其中x值跨很多。

但是，我尝试过的所有代码都不喜欢我的z值，而我能做的最好的事情是：

轴看起来正确，但是色带从y轴的底部到顶部，而不是在正确的y值下为每个x值绘制一个z值

我可以将其与以下代码一起使用：

import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import LogNorm
import numpy as np
import scipy.interpolate
data=pandas.read_csv('Data.csv',delimiter=',', header=0,index_col=False)
x=data.tempbin
y=data.sizefracbin
z=data.den
x=x.values
y=y.values
z=z.values
X,Y=np.meshgrid(x,y)
Z=[]
for i in range(len(x)):
    Z.append(z)
Z=np.array(Z)
plt.pcolormesh(X,Y,Z)
plt.colorbar()
plt.show()

我已经尝试了所有可以在网上找到的内容，例如此处的帖子： x，y，z值的matplotlib 2D图

但是重塑我的z值有一个问题，或者它只是给我空的图，并带有与我的z值有关的所有错误（我认为）。

我想念什么吗？ 谢谢您的帮助！

根据以下内容进行编辑：ImportanceOfBeingErnest

我尝试了这个：

import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import LogNorm
import numpy as np
import scipy.interpolate
data=pandas.read_csv('Data.csv',delimiter=',', header=0,index_col=False)
data.sort_values('sizefrac')
x=data.tempbin
y=data.sizefrac
z=data.INP
x=x.values
y=y.values
z=z.values
X=x[1:].reshape(N,N)
Y=y[1:].reshape(N,N)
Z=z[1:].reshape(N,N)
plt.pcolormesh(X,Y,Z)
plt.colorbar()
plt.show()

并得到了一个非常空的情节。 就像给我展示的图像一样，向我展示了轴和彩条，但是轴内部是纯白色！ 没有错误或其他任何内容...重塑我需要从每个对象中删除一个数据点，因为否则重塑将无法进行

Answer 1

使链接的问题适应您的问题，您将获得：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = list(range(10))*10
y = np.repeat(list(range(10)), 10)

# build random z data
z = np.multiply(x, y)

N = int(len(z)**.5)
Z = z.reshape(N, N)
plt.imshow(Z[::-1], extent=(np.amin(x), np.amax(x), np.amin(y), np.amax(y)), aspect = 'auto')

plt.show()

Answer 2

Silmathoron在对上面的答案的评论中找到了答案-上面的答案无济于事，但在评论中，他注意到X，Y数据没有以w方式网格化，这会在绘图上创建矩形，还提到Z需要比X和Y小一个-从这个我可以修复我的代码-谢谢大家