Matplotlib 插值空像素

Question

我有一个文件 'mydata.tmp'，其中包含 3 个这样的列：

3.81107 0.624698 0.000331622 
3.86505 0.624698 0.000131237 
3.91903 0.624698 5.15136e-05 
3.97301 0.624698 1.93627e-05 
1.32802 0.874721 1.59245 
1.382   0.874721 1.542
1.43598 0.874721 1.572 
1.48996 0.874721 4.27933

等等

然后我想制作一个热图颜色图，其中前两列是坐标，第三列是该坐标的值。

此外，我想将第三列设置为对数刻度。

我做到了

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors

# import data
df = pd.read_csv('mydata.tmp', delim_whitespace=True, 
                 comment='#',header=None,
                 names=['1','2','3'])

x = df['1']
y = df['2']
z = df['3']

spacing = 500
xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), spacing), np.linspace(y.min(), 
                 y.max(), spacing)

XI, YI = np.meshgrid(xi, yi)

rbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='linear')

ZI = rbf(XI, YI)

fig, ax = plt.subplots()

sc = ax.imshow(ZI, vmin=z.min(), vmax=z.max(), origin='lower',
        extent=[x.min(), x.max(), y.min(), 
                y.max()], cmap="GnBu", norm=colors.LogNorm(vmin=ZI.min(),
                vmax=ZI.max()))

fig.colorbar(sc, ax=ax, fraction=0.05, pad=0.01)

plt.show()

我得到了这张图片

其中有所有这些空像素。

我正在寻找类似这样的东西（我已经用 GNUPlot 完成了另一张图片）：

我该怎么做？

Answer 1

您可以使用 cmap.set_bad 为 NaN 值定义颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata

import matplotlib.colors as colors
from matplotlib import cm
import copy

# Some data
x = np.array([0, 1, 3, 0, 2, 4])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
z = np.array([2, 2, 3, 2, 3, 4])

# Interpolation on a grid:
nrb_points = 101
xi = np.linspace(-.5, 4.5, nrb_points)
yi = np.linspace(-.5, 1.5, nrb_points)

XI, YI = np.meshgrid(xi, yi)
xy = np.vstack((x, y)).T
XY = (XI.ravel(), YI.ravel())

ZI = griddata(points, z, XY,
              method='linear',
              fill_value=np.nan) # Value used [for] points
                                 # outside of the convex hull
                                 # of the input points.
ZI = ZI.reshape(XI.shape)

# Color map:
cmap = copy.copy(cm.jet)
cmap.set_bad('grey', 1.)

# Graph:
plt.pcolormesh(xi, yi, ZI,
               #norm=colors.LogNorm(),
               cmap=cmap);
plt.colorbar(label='z');
plt.plot(x, y, 'ko');
plt.xlabel('x'); plt.ylabel('y');

结果是：

我也会使用 griddata 而不是 RBF 方法进行插值。然后，输入数据区域之外的点（即凸包）可以设置为NaN。

Matplotlib 插值空像素

Matplotlib Interpolate empty pixels

interpolation

matplotlib

scipy