如何平滑matplotlib等高线图？

Question

我有这种形状的numpy数组：（33,10）。 当我绘制轮廓时，我会得到这样丑陋的图像：

而contour()似乎没有任何关于平滑或某种插值特征的论证。

我不知何故预计提供等高线图的工具也应该提供平滑。
有没有直接的方法在MPL中做到这一点？

Answer 1

正如其他人已经指出的那样，您需要插入数据。

有许多不同的方法可以做到这一点，但对于初学者，请考虑scipy.ndimage.zoom 。

作为一个快速的例子：

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.loadtxt('data.txt')

# Resample your data grid by a factor of 3 using cubic spline interpolation.
data = scipy.ndimage.zoom(data, 3)

plt.contour(data)
plt.show()

Answer 2

如果您的数据稀少 ，Joe Kingtons的答案很棒。

如果您的数据有噪音 ，您应该考虑过滤它：

from numpy import loadtxt
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
from matplotlib.pyplot import contour, show

sigma = 0.7 # this depends on how noisy your data is, play with it!
data = loadtxt('data.txt')
data = gaussian_filter(data, sigma)
contour(data)
show()

Answer 3

没有简单的方法来获得平滑的轮廓。 另一种方法是尝试imshow 。 您可以在这里寻找其他可能性。

import pylab as plt
import numpy as np

Z=np.loadtxt('data.txt')
plt.subplot(131)
plt.imshow(Z,interpolation='nearest')

plt.subplot(132)
plt.imshow(Z)

plt.subplot(133)
plt.imshow(Z,interpolation='gaussian')

plt.show()

Answer 4

尝试使用gaussian_filter平滑数据集。 有关详细信息，请参阅示例