正如标题所示,我想通过使用三个1D阵列来制作等高线图。我们这样说吧
x = np.array([1,2,3])
和
y = np.array([1,2,3])
和
z = np.array([20,21,45])
要在matplotlib中做一个等值线图,我将x
和y
坐标网格化为X,Y = meshgrid(x,y)
,但是z
数组也必须是一个二维数组。然后,我如何将z
变成二维数组,以便可以使用它?
你的z
是错的。它需要在网格的每个点给出值。如果z
是x
和y
的函数,请计算z
,我在下面称为X_grid
:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x):
return (x[:,0]**2 + x[:,1]**2)
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([1,2,3])
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
X_grid = np.c_[ np.ravel(xx), np.ravel(yy) ]
z = f(X_grid)
z = z.reshape(xx.shape)
plt.contour(xx, yy, z)
在我看来,你是通过空间而不是表面描述一维曲线。我说,因为我认为x[i]
,y[i]
和z[i]
是一个点的坐标。您不能使用这些点以简单的方式定义曲面,因为您的点仅依赖于一个变量i
,因此仅描述具有一个自由度的形状。考虑一下,您可以将列表中的每个点连接到下一个点,并且这只会为您提供一维点链。要在三个阵列中制作曲面,必须定义9个z值,而不是3个。
对不起,这不是一个有用的答案,但我没有发表评论的声誉。
如果我使用的数据更容易操作,我会经常遇到这个问题。在分级数据中,二维阵列变平。
原始数据包含每个坐标的x,y和z值:
x = [0, 1, 2; 0, 1, 2]
y = [0, 0, 0; 1, 1, 1]
z = [0.1 , 0.2, 0.3 ; 0.2, 0.3, 0.4]
对所有三个数组使用np.ravel()使它们成为一维6元素长数组。
xx = np.ravel(x); yy = np.ravel(y) ; zz = np.ravel(z)
现在xx =([0,1,2,0,1,2]),yy和zz也是如此。
如果这是您正在使用的数据类型并且数据已经过彻底采样,则可以使用散点图模拟等高线图。这仅适用于您的数据集采样得足够好以填充所有空间。
plt.scatter(xx,yy,c=zz,cmap=cm.Reds)