具有相交轮廓线的Matplotlib等高线图

Question

我正在尝试在python中使用matplotlib绘制以下数据的轮廓图。 数据具有以下形式-

# x       y      height
  77.23  22.34     56
  77.53  22.87     63
  77.37  22.54     72
  77.29  22.44     88

数据实际上包含将近10,000点，我正在从输入文件中读取这些点。 但是，z的不同可能值的集合很小（在50-90之间，整数），我希望为每个这样的z都有一条轮廓线。

这是我的代码-

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import sys

# read data from file
data = csv.reader(open(sys.argv[1], 'rb'), delimiter='|', quotechar='"')
x = []
y = []
z = []

for row in data:
    try:
        x.append(float(row[0]))
        y.append(float(row[1]))
        z.append(float(row[2]))
    except Exception as e:
        pass
        #print e

X, Y = np.meshgrid(x, y)        # (I don't understand why is this required)

# creating a 2D array of z whose leading diagonal elements
# are the z values from the data set and the off-diagonal
# elements are 0, as I don't care about them.
z_2d = []
default = 0
for i, no in enumerate(z):
    z_temp = []
    for j in xrange(i): z_temp.append(default)
    z_temp.append(no)
    for j in xrange(i+1,  len(x)): z_temp.append(default)
    z_2d.append(z_temp)
Z = z_2d

CS = plt.contour(X, Y, Z, list(set(z)))
plt.figure()
CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')
plt.show()

这是一小部分数据的图表-

这是上图的其中一个区域的仔细观察（请注意重叠/相交的线）-

我不明白为什么它看起来不像轮廓图。 线是相交的，这不应该发生。 有什么可能是错误的？ 请帮忙。

Answer 1

尝试使用以下代码。 这可能对您有帮助-这与《 食谱》中的内容相同：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata

# with this way you can load your csv-file really easy -- maybe you should change
# the last 'dtype' to 'int', because you said you have int for the last column
data = np.genfromtxt('output.csv', dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)],
                     comments='"', delimiter='|')

# just an assigning for better look in the plot routines
x = data['x']
y = data['y']
z = data['z']

# just an arbitrary number for grid point
ngrid = 500

# create an array with same difference between the entries
# you could use x.min()/x.max() for creating xi and y.min()/y.max() for yi
xi = np.linspace(-1,1,ngrid)
yi = np.linspace(-1,1,ngrid)

# create the grid data for the contour plot
zi = griddata(x,y,z,xi,yi)

# plot the contour and a scatter plot for checking if everything went right
plt.contour(xi,yi,zi,20,linewidths=1)
plt.scatter(x,y,c=z,s=20)
plt.xlim(-1,1)
plt.ylim(-1,1)
plt.show()

我创建了一个具有2D高斯分布的示例输出文件。 使用上面的代码得到的结果是：

注意：

也许您注意到边缘有些剪裁。 这是由于griddata函数创建了掩码数组这一事实。 我的意思是情节的边界是由外部点创建的。 边界以外的一切都不在那里。 如果您的点在一条线上，那么您将没有任何绘制轮廓。 这是合乎逻辑的。 我提到这一点，原因是您发布了四个数据点。 您似乎有这种情况。 也许你没有它=）

更新

我编辑了一下代码。 您的问题可能是您没有正确解析输入文件的依赖关系。 使用以下代码，绘图应该可以正常工作。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata
import csv

data = np.genfromtxt('example.csv', dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)],
                     comments='"', delimiter=',')

sample_pts = 500
con_levels = 20

x = data['x']
xmin = x.min()
xmax = x.max()

y = data['y']
ymin = y.min()
ymax = y.max()

z = data['z']

xi = np.linspace(xmin,xmax,sample_pts)
yi = np.linspace(ymin,ymax,sample_pts)

zi = griddata(x,y,z,xi,yi)

plt.contour(xi,yi,zi,con_levels,linewidths=1)
plt.scatter(x,y,c=z,s=20)
plt.xlim(xmin,xmax)
plt.ylim(ymin,ymax)
plt.show()

使用此代码和您的小样本，我得到以下图表：

尝试使用我的代码段，并对其进行一些更改。 例如，对于给定的示例csv文件，我必须更改|的分隔符| 对, 。 我为您编写的代码并不是很好，但是它是直接的前言。

回复晚了非常抱歉。