使用 numpy 網格繪制二維等高線圖的最佳方法

Question

我正在尋找使用 numpy 網格創建等高線圖的最佳方法。

我在列中的 excel 數據看起來像這樣：

x data values: -3, -2, -1, 0, 1, 2 ,3, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3
y data values:  1,  1,  1, 1, 1, 1, 1,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2
z data values:  7 , 5,  6, 5, 1, 0, 9,  5,  3,  8, 3, 1, 0, 4

x 和 y 值定義了一個 2d 平面，其長度（x 軸）為 7 個值，深度（y 軸）為 2 個值。 z 值定義了相應點（或多或少是 z 軸）的顏色。

我試過了：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3]

y = [1,2]

z = [7,5,6,5,1,0,9,5,3,8,3,1,0,4]

x, y = np.meshgrid(x, y)

A = np.array(z)
B = np.reshape(A, (-1, 2))

fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(x, y, B)

plt.show()

我很確定我不明白 meshgrid 是如何工作的。 我是否必須使用整個 x 和 y 值列表才能工作？

如何創建長度 (x) 為 7、深度 (y) 為 2 且 z 值定義 x 和 y 值處的陰影/顏色的矩形 2d 圖？

在此先感謝各位！

Answer 1

嘗試

x_, y_ = np.meshgrid(x, y)
z_grid = np.array(z).reshape(2,7)
fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(x_,y_,z_grid)
plt.show()

編輯：如果你想平滑，根據你的評論，你可以嘗試像這里描述的scipy.ndimage.zoom()類的東西，即，在你的情況下

from scipy import ndimage

z_grid = np.array(z).reshape(2,7)
z_grid_interp = ndimage.zoom(z_grid, 100)
x_, y_ = np.meshgrid(np.linspace(-3,3,z_grid_interp.shape[1]),np.linspace(1,2,z_grid_interp.shape[0]))

然后像以前一樣繪制：

fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(x_,y_,z_grid_interp)
plt.show()

Answer 2

這是使用網格的形狀（ X或Y ）來重塑z數組的一種方式。 此外，您可以使用plt.colorbar()添加顏色條

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3]
y = [1,2]
z = np.array([7,5,6,5,1,0,9,5,3,8,3,1,0,4])

X, Y = np.meshgrid(x, y)
print (X.shape, Y.shape)
# (2, 7) (2, 7) Both have same shape
Z = z.reshape(X.shape) # Use either X or Y to define shape

fig = plt.figure()
ax1 = plt.contourf(X, Y, Z)
plt.colorbar(ax1)
plt.show()

Answer 3

def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2, 3 )
y = np.linspace(0, 3, 4)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
plt.contour(X, Y, Z, cmap='RdGy');