首页 > 解决方案 > 带有 XYZ 数据的二维密度图

问题描述

我正在尝试用 x、y 和 z(高程)绘制 2d 地形图。我按照以下链接中的步骤进行操作,但情节很奇怪。

Python:来自 3 个列表的 2d 等高线图:x、y 和 rho?

我花了将近半天的时间寻找,但一无所获。

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

# import data:
import xlrd
loc = "~/Desktop/Book4.xlsx"
wb = xlrd.open_workbook(loc)
sheet = wb.sheet_by_index(0)
sample=500

# Generate array:
x=np.array(sheet.col_values(0))[0:sample]
y=np.array(sheet.col_values(1))[0:sample]
z=np.hamming(sample)[0:sample][:,None]

# Set up a regular grid of interpolation points

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

# Interpolate
rbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='cubic')
zi = rbf(xi, yi)
# Plot
plt.imshow(zi, vmin=z.min(), vmax=z.max(), origin='lower',
           extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
plt.colorbar()
plt.show()

下面的第一个是我得到的,最后一个是它应该是什么样子。 这就是我得到的 这就是它的样子

任何帮助将不胜感激

链接到数据文件

标签: pythonmatplotlibplotcontourf

解决方案


我认为问题在于您提供的数据不够平滑,无法使用默认参数进行插值。这是一种方法,使用mgrid而不是meshgrid

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import Rbf

# fname is your data, but as a CSV file.
data = pd.read_csv(fname).values
x, y = data.T

x_min, x_max = np.amin(x), np.amax(x)
y_min, y_max = np.amin(y), np.amax(y)

# Make a grid with spacing 0.002.
grid_x, grid_y = np.mgrid[x_min:x_max:0.002, y_min:y_max:0.002]

# Make up a Z.
z = np.hamming(x.size)

# Make an n-dimensional interpolator.
rbfi = Rbf(x, y, z, smooth=2)

# Predict on the regular grid.
di = rbfi(grid_x, grid_y)

然后你可以看看结果:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(di)

我得到:

插值的结果

我最近写了一个关于这个主题的 Jupyter Notebook,检查一下其他的插值方法,比如克里金法和样条拟合。


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