Python 使用二维数组数据绘制等高线并找到中心

Question

我在看一篇名为'Geolocation assessment for CrIS sensor data records'的论文，有这样一个图

The cost function is defined as the RMSE varying with the number of shifted pixels in the along- and cross-track directions.表示[-5,-5]是像素从[0,0]向左移动5步，向下移动5步，[-5,-5]的值是两个数据集之间的rmse，已经计算出来了。

我也有类似的问题，但是不知道怎么画这样的图，有人知道吗？

编辑：

现在我知道使用pyplot.imshow(rmsedataset,...)可以画成这样，它们看起来像椭圆，我怎样才能找到最小椭圆的中心（+在哪里）？

根据论文。 Since each contour line can be treated as a closed ellipse, a fitting ellipse can be found, and the center of the ellipse reflects the minimum of the cost function.

Answer 1

这是一个使用 numpy 和 matplotlib

的示例

首先我们创建 1500 到 5500 之间的随机数并创建一个 50 x 100 的 numpy 数组，然后我们简单地绘制给出颜色条的数据。

希望这对您有所帮助。

演示代码：

import numpy as np
from numpy import array
import matplotlib.pyplot as plt
import random


#Generate a list of 5000 int between 1200,5500
M = 5000
myList = [random.randrange(1200,5500)  for i in xrange(0,M)]

#Convert to 50 x 100 list
n = 50
newList = [myList[i:i+n] for i in range(0, len(myList), n)]

#Convert to 50 x 100 numpy array
nArray = array(newList)
print nArray

a11=nArray.reshape(50,100)
fig = plt.figure()
fig.suptitle('Test Title')
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
plt.imshow(a11, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

情节

Python 使用二维数组数据绘制等高线并找到中心

Python plot contour lines using a 2d array data and find the center

python

plot

contour