python - 数据表中的径向热图

问题描述

我有一个包含 3 列数据的文件：天顶（Z，从 0 到 90°）和方位角（A，从 0 到 360°）。和辐射作为颜色变量。

我需要使用 python 和 matplotlib 将这些数据绘制成类似这样的东西：

到目前为止，这是我的代码（它返回一个错误）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# `data` has the following shape:
# [
#    [Zenith value going from 0 to 90],
#    [Azimuth values (0 to 365) increasing by 1 and looping back after 365],
#    [radiance: floats that need to be mapped by the color value]
#]
data = [[6.000e+00 1.200e+01 1.700e+01 2.300e+01 2.800e+01 3.400e+01 3.900e+01
  4.500e+01 5.000e+01 5.600e+01 6.200e+01 6.700e+01 7.300e+01 7.800e+01
  8.400e+01 8.900e+01 3.934e+01 4.004e+01 4.054e+01 4.114e+01 4.154e+01
  4.204e+01 4.254e+01 4.294e+01 4.334e+01 4.374e+01 4.414e+01 4.454e+01
  4.494e+01 4.534e+01 4.564e+01 4.604e+01 4.644e+01 4.684e+01 4.714e+01
  4.754e+01 4.794e+01 4.824e+01 4.864e+01 4.904e+01 4.944e+01 4.984e+01
  5.014e+01 5.054e+01 5.094e+01 5.134e+01 5.174e+01 5.214e+01 5.264e+01
  5.304e+01 5.344e+01 5.394e+01 5.444e+01 5.494e+01 5.544e+01 5.604e+01
  5.674e+01 5.764e+01]
 [1.960e+02 3.600e+01 2.360e+02 7.600e+01 2.760e+02 1.160e+02 3.160e+02
  1.560e+02 3.560e+02 1.960e+02 3.600e+01 2.360e+02 7.600e+01 2.760e+02
  1.160e+02 3.160e+02 6.500e+00 3.400e+00 3.588e+02 2.500e+00 3.594e+02
  3.509e+02 5.000e-01 6.900e+00 1.090e+01 3.478e+02 1.250e+01 1.050e+01
  7.300e+00 2.700e+00 3.571e+02 3.507e+02 1.060e+01 3.200e+00 3.556e+02
  3.480e+02 7.300e+00 3.597e+02 3.527e+02 1.260e+01 6.600e+00 1.200e+00
  3.570e+02 3.538e+02 3.520e+02 3.516e+02 3.528e+02 3.560e+02 1.200e+00
  8.800e+00 3.567e+02 1.030e+01 6.800e+00 8.300e+00 3.583e+02 3.581e+02
  3.568e+02 3.589e+02]
 [3.580e-04 6.100e-04 3.220e-04 4.850e-04 4.360e-04 2.910e-04 1.120e-03
  2.320e-04 4.300e-03 2.680e-04 1.700e-03 3.790e-04 7.460e-04 8.190e-04
  1.030e-03 3.650e-03 3.050e-03 3.240e-03 3.340e-03 3.410e-03 3.490e-03
  3.290e-03 3.630e-03 3.510e-03 3.320e-03 3.270e-03 3.280e-03 3.470e-03
  3.720e-03 3.960e-03 3.980e-03 3.700e-03 3.630e-03 4.100e-03 4.080e-03
  3.600e-03 3.990e-03 4.530e-03 4.040e-03 3.630e-03 4.130e-03 4.370e-03
  4.340e-03 4.210e-03 4.100e-03 4.090e-03 4.190e-03 4.380e-03 4.460e-03
  4.080e-03 4.420e-03 3.960e-03 4.230e-03 4.120e-03 4.440e-03 4.420e-03
  4.370e-03 4.380e-03]]

rad = data[0]
azm = data[1]

# From what I understand, I need to create a meshgrid from the zenith and azimuth values
r, th = np.meshgrid(rad, azm)

z = data[2] # This doesn't work as `pcolormesh` expects this to be a 2d array

plt.subplot(projection="polar")

plt.pcolormesh(th, r, z, shading="auto")

plt.plot(azm, r, color="k", ls="none")

plt.show()

注意：我的实际数据持续 56k 行，看起来像这样（忽略第 4 列）：

上面的示例数据是我尝试降低这个海量文件的分辨率，所以我只使用了 1/500 的数据行。这可能是降低分辨率的错误方法，如果是，请纠正我！

我见过的每个教程都z从. 这让我对如何将列转换为正确映射到天顶和方位角值的二维数组感到困惑。他们会使用这样的东西：rmeshgridz

z = (r ** 2.0) / 4.0

因此，采用精确的形状r并应用转换来创建颜色。

标签： pythonmatplotlibheatmappolar-coordinates

解决方案一直在数据文件中。我需要更好地理解np.meshrid实际做了什么。原来数据已经是一个二维数组，它只需要重新整形。我还在文件中发现了一个缺陷，修复它后，它的行数从 56k 减少到了 15k。这足够小，我不需要降低分辨率。以下是我重塑数据的方式，以及解决方案的样子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


with open("data.txt") as f:
    lines = np.array(
        [
            [float(n) for n in line.split("\t")]
            for i, line in enumerate(f.read().splitlines())
        ]
    )

data = [np.reshape(a, (89, 180)) for a in lines.T]

rad = np.radians(data[1])
azm = data[0]
z = data[2]

plt.subplot(projection="polar")
plt.pcolormesh(rad, azm, z, cmap="coolwarm", shading="auto")
plt.colorbar()
plt.show()

python - 数据表中的径向热图

问题描述

解决方案

推荐阅读