从三个列表绘制热图：X、Y、强度

Question

当我有 x、y、强度时，我不知道如何创建热图（或等高线图）。我有一个如下所示的文件：

0,1,6
0,2,10
....

到目前为止：

with open('eye_.txt', 'r') as f:
        for line in f:
                for word in line.split():
                        l = word.strip().split(',')
                        x.append(l[0])
                        y.append(l[1])
                        z.append(l[2])

尝试使用 pcolormesh 但它需要一个形状对象，我不确定如何将这些列表转换为 NumPy 数组。

我试过了：

i,j = np.meshgrid(x,y)
arr = np.array(z)
plt.pcolormesh(i,j,arr)
plt.show()

它告诉我：

IndexError: too many indices

有人能阻止我用头撞键盘吗？

Answer 1

好的，这需要几个步骤。

首先，一种更简单的读取数据文件的方法是使用 numpy.genfromtxt。您可以使用 delimiter 参数将分隔符设置为逗号。

接下来，我们要制作 x 和 y 的二维网格，因此我们只需要将它们的唯一值存储到数组中以提供给 numpy.meshgrid。

最后，我们可以使用这两个数组的长度来重塑我们的 z 数组。

（注意：此方法假设您有一个规则网格，网格上的每个点都有 x、y 和 z。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.genfromtxt('eye_.txt',delimiter=',')

x=data[:,0]
y=data[:,1]
z=data[:,2]

## Equivalently, we could do that all in one line with:
# x,y,z = np.genfromtxt('eye_.txt', delimiter=',', usecols=(0,1,2))

x=np.unique(x)
y=np.unique(y)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

Z=z.reshape(len(y),len(x))

plt.pcolormesh(X,Y,Z)

plt.show()

Answer 2

要将列表转换为 numpy 数组，您可以使用 np.asarray。

这是获取热图的简单方法，您应该能够根据您的问题调整此示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = [[1,2,3], [3,4,5], [5,6,7], [7, 8, 9]]
b = np.asarray(a)
plt.pcolor(b)
plt.show()

要像列表列表一样读取数据，您可以执行以下操作：

a = []
for line in file.readlines():
    a.append( map( int, line.split(',') ) )

简而言之。在更长的版本中，它相当于：

a = []
for line in file.readlines():
    tmp = line.split(',')
    inttmp = [int(x) for x in a]
    a.append(inttmp)

Answer 3

索引错误是因为 pcolormesh 需要一个二维数组，而您的 arr 是一个一维向量。另外，如果我理解正确，您的输入文件的格式为

0,1,z
0,2,z
 ...
0,ymax,z
 ...
1,1,z
1,2,z
 ...
xmax,ymax,z

在那种情况下，meshgrid(x,y) 将无法正常工作，因为它期望类似 meshgrid(range(xmax),range(ymax)) 的东西，即没有重复值的向量。

在您的情况下，您需要找出有多少个不同的 x 和 y 值，然后简单地将您的向量重新整形为二维数组。

shape = np.unique(x).shape[0],np.unique(y).shape[0]
x_arr = x.reshape(shape)
y_arr = y.reshape(shape)
z_arr = z.reshape(shape)
plt.pcolormesh(x_arr,y_arr,z_arr)

Answer 4

如果您没有规则的网格（即 x 和 y 的每个网格网格值的 z 值），您可以使用基于 pandas 数据帧的更通用的方法：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pypot as plt

data = pd.DataFrame(data={'x':x, 'y':y, 'z':z})
data = data.pivot(index='x', columns='y', values='z')
sns.heatmap(data)
plt.show()

数据透视方法将使用索引和列中的唯一值来构造一个 table，并将缺失的测量值设置为 NaN。然后可以将 table 绘制为热图。

从三个列表绘制热图：X、Y、强度

Plotting a heat map from three lists: X, Y, Intensity

python

matplotlib

heatmap