使用scipy和matplotlib插值和繪制分散的3D數據的輪廓

Question

我在分散的網格上進行了3D FEM計算的結果。 我想在水平面上使用python插值這些數據，並使用matplotlib在該平面上繪制結果的輪廓。 輸出文件results.dat包含6列，即x，y，z坐標和三個位移分量。 我對第三部分感興趣。 我想在從（-50,10）到（50,110）且位於z = -5的100 x 100矩形網格上進行插值。 我想到了以下可能性：

import numpy as np
from scipy.interpolate import grid data

res = np.loadtxt('results.dat')
points = res[:,0:3]
values = res[:,-1]
xi,yi,zi = np.mgrid[-50.:50.:101j,10.:100.:101j,-5:-5:1j]

gridres = griddata(points, values, (xi, yi, zi))

為了檢查結果是否正確，我應該能夠繪制輪廓，例如

plt.contour(xi,yi,griddata)

但我無法以plt.contour要求的格式處理xi，yi和griddata

Answer 1

通過反復試驗，我終於發現，為了獲得想要的結果，我必須這樣做：

import matplotlib.pyplot as plt

x_contour = np.mgrid[-50.:50.:101j]
y_contour = np.mgrid[10.:100.:101j]

plt.contourf(x_contour, y_contour, gridres[:,:,0].T)
plt.show()

如果有人能幫助我理解為什么會這樣，我將不勝感激！ 還有其他建議的插值方法嗎？ 如果可以使用除“線性”方法以外的任何更高階插值方法，這將是一種很好的選擇，這似乎是此3D情況的唯一選擇。