如何使用matplotlib插值和创建更好的等高线地图？
使用matplotlib进行插值和创建更好的等高线地图可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import griddata
- 准备数据：# 原始数据点的坐标和值 x = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) y = np.array([1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2]) z = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]) # 定义网格的边界和密度 xi = np.linspace(1, 4, 100) yi = np.linspace(1, 2, 100) xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
- 进行插值计算：# 使用griddata进行插值计算 zi = griddata((x, y), z, (xi, yi), method='linear')
- 创建等高线地图：# 绘制等高线地图 plt.contour(xi, yi, zi, levels=10, linewidths=0.5, colors='k') plt.contourf(xi, yi, zi, levels=10, cmap=plt.cm.jet) # 添加颜色标注 plt.colorbar() # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Contour Map') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示图形 plt.show()
这样就可以使用matplotlib进行插值和创建更好的等高线地图了。
关于matplotlib插值和等高线地图的更多信息，可以参考腾讯云的数据可视化产品-云图（https://cloud.tencent.com/product/yt）。
注意：以上答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，以符合问题要求。
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Matplotlib colorbar扩展，显示值
python、matplotlib、plot、colorbar
我正在尝试创建一个轮廓，以便用户可以指定轮廓范围，以便他们可以将注意力集中在某个值范围上。根据数据的不同，会有超出用户指定范围的值。我改编了这段代码来说明我的问题：
这段代码绘制了从0到2的值，但是我已经设置了轮廓范围'v'(0.1到1.5)，这样就会有轮廓之外的值，并且我正在使用扩展(extend=both)来扩展轮廓，从而使该范围外的值显示为颜色(以确保没有白色区域)。我想要的是显示轮廓范围外的最大值(2)和最小值(-0.1)，在等高线比例上，以便它们也出现在比例上，我该怎么做？
在less上还有另一种方法
import numpy as np
import matplo
浏览 2提问于2014-11-15得票数 2
1回答
利用scipy和matplotlib实现散乱三维数据等值线的插值和绘制
python、matplotlib、multidimensional-array、interpolation、contour
我有一个散乱网格上的三维有限元计算结果。我想用python在一个水平面上插值这些数据，并使用matplotlib在那个平面上绘制结果的等高线。输出文件results.dat包含6列，即x、y、z坐标和三个位移分量。我对第三部分感兴趣。我想在一个100 x 100的矩形网格上进行插值，网格跨度从(-50,10)到(50,110)，位置为z=-5。我想过以下几种可能性：
import numpy as np
from scipy.interpolate import grid data
res = np.loadtxt('results.dat')
points = res[:,
浏览 3提问于2017-11-30得票数 0
2回答
Python中的等高线绘制导入txt表文件
python、matplotlib
我正在尝试制作一个等高线图，如下所示：
使用像txt文件中的3列这样的数据表，具有很长的行数。
使用以下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate
data = np.loadtxt(r'dataa.txt')
a = [data[:,0]]
b = [data[:,1]]
n = [data[:,2]]
x = np.asarray(a)
y = np.asarray(b)
z = np.asarray(n)
print "x = &#
浏览 6提问于2013-12-09得票数 2
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Python/Matplotlib - Colorbar范围和显示值
python、matplotlib、contour、colorbar
当使用matplotlib绘制等高线时，我很难让颜色条按我想要的那样显示。我已经阅读了许多类似的例子，但仍然无法得到我想要的东西。
在下图中，我想要更改两件事。我希望最小值和最大值显示在颜色栏上(最大值应该是2.0，最小值应该是-0.1)。这两个值应该位于颜色栏的最边缘。另外，我希望颜色条在每次颜色转换时都显示该值。例如。在下面的图中，在2.1和1.8之间，有另一个颜色过渡，其中没有显示值。
有谁能帮帮我吗？我认为我可能需要使用norm，但到目前为止它对我还不起作用。
谢谢,
代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 6提问于2011-04-29得票数 35
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如何制作等高线图，克服没有找到等高线的问题？
python-3.x、pandas、numpy、matplotlib、contour
所以我是python的新手，我有一个制作等高线图的项目。我在xlsx中有一个包含x、y和z值的数据。x和y是坐标，z是测量值。
1. x ; y ; z
2. 110.4482 ; 7.04428 ; 0.177
3. 110.4451 ; 7.04366 ; 0.102
4. 110.4432 ; 7.04432 ; 0.482
5. 110.4407 ; 7.04434 ; 0.504
我想做一个像这样的轮廓
我试图创建一个等高线，但当我运行它时，它显示为空白图片。
还有一张便条：
Warnings.warn(“未找到等高线”)
UserWar
浏览 0提问于2019-08-06得票数 2
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python numpy scipy griddata是nan或所有相同的值
python、numpy、matplotlib、scipy
我正在尝试使用numpy、matplotlib plyplot和scipy在python中绘制具有不均匀分布数据的等高线。
给定以下代码片段，为什么zi要么为空，要么都是相同的值？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
lon_min = 1.8783669
lon_max = 1.8792678
lat_min = 57.45827
lat_max = 57.459293
x = [ 520.99012099,652.23665224,800.,0
浏览 2提问于2014-01-27得票数 3
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Python:在等高线图中设置零值颜色，其中需要日志缩放色条。
python、matplotlib
我试图从一些数据文件中绘制等高线图。我遇到的麻烦是，我希望颜色条上最小值以下的z值与最小值的颜色相同。这在使用线性标度时很容易，例如，使用extend="both"选项表示contourf，或者使用cmap.set_under()表示颜色图。不幸的是，当使用日志秤时，这两个选项都不起作用。有人能提出解决办法吗？我只想去掉下面情节中的白区：
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate
from matplotlib im
浏览 0提问于2017-12-03得票数 0
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python matplotlib颜色栏设置刻度形成器/定位器更改刻度标签
python、matplotlib、customization、colorbar
用户们，我想要自定义色条上的刻度。然而，我发现了以下奇怪的行为。我尝试将tick formator更改为默认的formator (我认为这根本不会改变什么)，但最终得到了不同的标签。有人知道我做错了什么吗？或者这是一个bug？
我使用git中的matplotlib (v1.0.1-961-gb516ae0，git描述)。下面的代码生成两个图：
#http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/griddata_demo.html
from numpy.random import uniform, seed
from matpl
浏览 0提问于2011-06-26得票数 7
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Matplotlib:创建具有透明最外层的2D高斯轮廓
python、matplotlib、plot
因此，我使用生成了以下灰度高斯轮廓：
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
from matplotlib import cm
def gauss(x,y,Sigma,mu):
X=np.vstack((x,y)).T
mat_multi=np.dot((X-mu[None,...]).dot(np.linalg.in
浏览 1提问于2014-11-19得票数 5
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网格数据轮廓绘制过程中的错误-x的长度必须是z中的列数，y的长度必须是行数。
numpy、scipy、contour
这个问题是前面一个问题的后续，我在这里详细描述了数据点的轮廓。
[ValueError:网格数据ValueError中输入数据点的无效形状“
在成功执行网格数据(要求x和y为1D和z为2D数组)之后，我得到了有关等高线模块的以下错误：
"TypeError: x的长度必须是z中的列数，y的长度必须是行数。“
这在逻辑上是有意义的，因为要输入正确的数据，必须知道Z的X，Y位置。除了为包含Z数据的点以外的所有位置制作一个带有NaN的正方形二维数组之外，还有更优雅的解决方案吗？
我假设生成的网格数据在索引的基础上包含了某种xy定位z，但是情况可能不是这样，实际上xy位置可能需要在数组中精确地
浏览 1提问于2015-08-24得票数 1
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Griddata创建错误的形状
python、numpy、scipy、gaussian、interpolation
我正在使用这个通过网格数据来可视化我的数据。代码如下所示：
import math
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
**THE LIST C=DATA IS IN THE LINK ABOVE**
cx=np.asarray([row[0] for row in C])
cy=np.asarray([row[1] for row in C])
cz=np.asarray([row[2] for row in C])
xi = np.lin
浏览 2提问于2012-07-26得票数 2
2回答
通过python的matplotlib.pyplot.contourf散射x，y，z
python、matplotlib
大多数pyplot示例都使用线性数据，但是如果数据是分散的呢？
x = 3,7,9
`y = 1,4,5`
`z = 20,3,7`
更好的等高线网格
xi = np.linspace(min(x)-1, max(x)+1, 9)
yi = np.linspace(min(y)-1, max(y)+1, 9)
X, Y = np.meshgrid(xi, yi)
现在，"z“数据必须被插入到网格上。
numpy.interp在这方面没有多大帮助，而线性和nn插值
zi = matplotlib.mlab.griddata(x,y,z,xi,yi,interp="line
浏览 4提问于2012-05-23得票数 2
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Python matplotlib colorbar轴偏移字符串位置/位置
python、label、matplotlib、contour、colorbar
我想用水平颜色条画一张等高线图。条形图上应该标有科学记数法的标签。在下面的代码中一切都很顺利。但是，现在我想更改指定科学尺度的乘法器的位置。我认为这被轴称为偏移量字符串。有人知道怎么做吗？我想把乘法器放在颜色条的右边(就好像它是一个额外的标签)。
#http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/griddata_demo.html
from numpy.random import uniform, seed
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pypl
浏览 18提问于2011-06-27得票数 2
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稀疏(规则)数据的matplotlib轮廓显示伪影
python、matplotlib、contour
我希望对非常稀疏的数据进行轮廓线，最大值在图片中沿对角线移动；matplotlib轮廓函数在采样的最大值之间创建最小值。 从密集采样的情况开始，其中一切看起来都像预期的那样： import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
x_1D = np.linspace(0., 10., 100)
y_1D = np.linspace(0., 10., 100)
x, y = np.meshgrid(x_1D, y_1D)
z = np.empty_like(x)
def peak(y,
浏览 32提问于2019-05-24得票数 0
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Matplotlib流图箭头指向错误的方向
python、matplotlib、contour
我正在matplotlib中生成一个地下水高程等高线和一个流图。
等高线表明，许多地区的高程在下降，但地下水流(流程图)指向上山。我圈出了似乎指向错误方向的箭头。
指向地图底部的箭头似乎指向正确的方向。有人知道为什么会这样吗？
下面是生成这个图的大部分代码：
#create empty arrays to fill up!
x_values = []
y_values = []
z_values = []
#iterate over wells and fill the arrays with well data
for well in well_arr:
x_values
浏览 0提问于2013-06-03得票数 5
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基于matplotlib的二维阵列等高线图
arrays、numpy、matplotlib、2d
我有以下代码，并试图绘制我的数据的等高线图。我试着从论坛上学了几个例子，但没有成功。我生成的运行这段代码的情节并不好。如有任何建议，将不胜感激。预先感谢您的协助。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.interpolate
N = 1000 # number of points for plotting/interpolation
FR = np.array([[0.
浏览 1提问于2016-01-11得票数 2
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用Python改进等高线图
python、imshow
我有一个用蟒蛇制作的小水体的不同深度的图，但细节并不像我想要的那样好。是否有一种方法可以修改我当前的代码，以便绘制一个分辨率良好的区域的深度图？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
import csv
x=[]
y=[]
z=[]
with open('EP_Aug2015.csv') as csvfile:
readCSV = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
浏览 1提问于2015-12-01得票数 0
2回答
来自xyz数据的Matplotlib轮廓:网格数据无效索引
python、matplotlib、interpolation
我试图使用文件的matplotlib以下列格式绘制等高线图：
x1 y1 z1
x2 y2 z2
等
我可以用numpy.loadtxt加载它来得到向量。到目前为止没什么麻烦。
我读这篇文章是为了学习如何绘制，并且可以通过复制粘贴复制它，所以我确信我的安装没有任何问题：
我知道我必须输入x和y作为向量，z作为数组，这可以用网格数据来完成。这也是我在这个网站上发现的。
文件上说：
zi =网格数据(x，y，z，xi，yi)适合z= f*(*x，y)形式的曲面，适合于(通常)非均匀间隔向量(x，y，z)中的数据。griddata()在(xi，yi)指定的点处插入这个曲面以生成子。习和yi必须描
浏览 3提问于2012-12-08得票数 11
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Python/Matplotlib -双线性插值等高线图
python、matplotlib、interpolation
我想要绘制一个二维数据的图表，其中的值是由双线性插值确定的。作为初始测试，我决定只使用维基百科页面中的示例：
但是，总的来说，我需要这样做才能适用于任何一组数据，因此，一个只适用于这种特殊的特殊情况的解决方案是没有用的。下面的数据中有一个稍微复杂的例子，被注释为“另一个示例”。
以下是我迄今所做的几次尝试，并附有一些评论，其中提到了为什么不起作用的原因：
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate im
浏览 3提问于2013-09-11得票数 2
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3回答
如何对不规则数据进行网格划分？
python、numpy、matplotlib、scipy
我有经度、纬度和数据的数字数组。我想要使用numpy、scipy和matplotlib将这些数据绘制成光栅图像。
import numpy as np
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
longitudes = np.array([[139.79391479492188, 140.51760864257812, 141.19119262695312, 141.82083129882812, 142.41165161132812],
[139.79225158691406,
浏览 5提问于2014-11-05得票数 0
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