Machen Kontur des scatter

In python, Wenn ich einen Satz von Daten 

x, y, z

Kann ich eine scatter mit

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y,c=z)

Wie kann ich eine plt.contourf(x,y,z) der Streuung ?

InformationsquelleAutor JuanPablo | 2013-09-12

  1. 27

    Verwenden Sie die folgende Funktion zum umwandeln in das benötigte format von contourf:

    from numpy import linspace, meshgrid
from matplotlib.mlab import griddata

def grid(x, y, z, resX=100, resY=100):
    "Convert 3 column data to matplotlib grid"
    xi = linspace(min(x), max(x), resX)
    yi = linspace(min(y), max(y), resY)
    Z = griddata(x, y, z, xi, yi)
    X, Y = meshgrid(xi, yi)
    return X, Y, Z

    Können Sie jetzt tun:

    X, Y, Z = grid(x, y, z)
plt.contourf(X, Y, Z)

    Machen Kontur des scatter

    Sie importieren griddata aus ? ... from scipy.interpolate import griddata oder from matplotlib.mlab import griddata
    ups, du hast Recht, behoben(from matplotlib.mlab import griddata ist richtig).
    from matplotlib.mlab import griddata ist veraltet, wie von matplotlib 2.2

    InformationsquelleAutor elyase

  2. 6

    contour erwartet regelmäßig gerasterte Daten. Sie müssen daher interpoliert werden Ihre Daten erst:

    import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy.ma as ma
from numpy.random import uniform, seed
# make up some randomly distributed data
seed(1234)
npts = 200
x = uniform(-2,2,npts)
y = uniform(-2,2,npts)
z = x*np.exp(-x**2-y**2)
# define grid.
xi = np.linspace(-2.1,2.1,100)
yi = np.linspace(-2.1,2.1,100)
# grid the data.
zi = griddata((x, y), z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')
# contour the gridded data, plotting dots at the randomly spaced data points.
CS = plt.contour(xi,yi,zi,15,linewidths=0.5,colors='k')
CS = plt.contourf(xi,yi,zi,15,cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar() # draw colorbar
# plot data points.
plt.scatter(x,y,marker='o',c='b',s=5)
plt.xlim(-2,2)
plt.ylim(-2,2)
plt.title('griddata test (%d points)' % npts)
plt.show()

    Beachten Sie, dass ich schamlos geklaut habe diesen code von der hervorragenden matplotlib Kochbuch

    wenn ich gridata von scipy.interpolate das Programm ausgeführt werden, eine lange Zeit, dies nie zu stoppen.
    Das ist natürlich abhängig von Ihren Daten, die Sie nicht angegeben haben, in Ihrem ersten post. Sie sollten auf jeden Fall versuchen das Spiel mit der method argument griddata. Versuchen method="nearest", die sollte die Schnellste interpolation.

    InformationsquelleAutor David Zwicker

  3. 5

    Die Lösung wird davon abhängen, wie die Daten organisiert werden.

    Daten auf regelmäßigen Gitter

    Wenn die x und y Daten bereits definieren ein raster, Sie können leicht umgestaltet, um ein viereck-raster. E. g.

    #x  y  z
 4  1  3
 6  1  8
 8  1 -9
 4  2 10
 6  2 -1
 8  2 -8
 4  3  8
 6  3 -9
 8  3  0
 4  4 -1
 6  4 -8
 8  4  8

    können gezeichnet als Kontur mit 

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x,y,z = np.loadtxt("data.txt", unpack=True)
plt.contour(x.reshape(4,3), y.reshape(4,3), z.reshape(4,3))

    Beliebige Daten

    ein. Interpolation

    Fall, dass die Daten nicht an ein Leben auf einem viereck-Gitter, kann man interpolieren der Daten auf einem Gitter. Eine Methode, dies zu tun ist durch matplotlib sich selbst, mit matplotlib.mlab.griddata. Diese Methode ist veraltet.
    Alternative: mit scipy.interpolate.griddata

    import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

xi = np.linspace(4, 8, 10)
yi = np.linspace(1, 4, 10)
zi = griddata((x, y), z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='linear')
plt.contour(xi, yi, zi)

    b. Nicht-gerasterte Kontur

    Schließlich kann man eine Kontur plot völlig ohne die Verwendung eines Vierecks-raster. Dies kann mit tricontour.

    plt.tricontour(x,y,z)

    Beispiel den Vergleich der beiden letztgenannten Methoden liegt auf der matplotlib Seite.

    InformationsquelleAutor ImportanceOfBeingErnest

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