平滑Matplotlib Colormap

Question

我一直在用三维图形上的彩色地图绘制我的论文的四维数据，遇到了一个复杂的问题。我使用的colormap方法会将角点处的值平均化，然后根据该值为整个瓷砖上色。如果我有一个更高的分辨率就可以了，但是我花了大约一个月的时间来运行模拟来获得我当前的数据。在

有人能提出一个改变这种状况的方法吗？最好不要通过编码我自己的线性插值所有的点来提高分辨率。在这一点上（对我来说）这可能比它值得付出更多的努力。在

Driven=np.zeros((5,9))
Driver=np.zeros((5,9))
Compositions=np.zeros((5,9))
Durations=np.zeros((5,9))
N=np.zeros((5,9))
for i in range(0,5):
    for j in range(0,9):
        Driven[i,j]=ReservoirData[i][1][j]
        Compositions[i,j]=ReservoirData[i][2][j]
        Driver[i,j]=float(ReservoirData[i][0][0][:-3])
        Durations[i,j]=ReservoirData[i][3][j]
maxi=Durations.max()
mini=Durations.min()
for i in range(0,5):
    for j in range(0,9):
        N[i,j]=(Durations[i,j]-mini)/(maxi-mini)

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d')

#Important Stuff    Start----------------------------------------------------

surf = ax.plot_surface(Driven,Driver,Compositions, facecolors=cm.jet(N), rstride=1, cstride=1, antialiased=True)
m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.jet)

#Important Stuff End---------------------------------------------------------

m.set_array(Durations)
cbar=plt.colorbar(m, shrink=0.8)
cbar.set_label('Nominal Duration')
ax.set_ylabel('Driver Pressure, kPa')
ax.set_xlabel('Compositions, %He')
ax.set_zlabel('Driven Pressure, kPa')
plt.title('Three Dimensional Representation of Tailored Conditions for RS at 9.2MPa')
fig.set_size_inches(14,8)
plt.savefig('RS9.2.png')

欢迎有任何意见，谢谢！在

Answer 1

以我的经验来看，matplotlib对于3D绘图来说并不理想。因为这样的问题，我为此切换到mayavi（link）；它可能已经帮到你了（而且看起来很漂亮！）。如果需要的话，scipy.interpolate中有一些方便的插值工具，为了“增加”你的数据密度，请查看here。在

为了清晰起见，我总是在插值曲面上标记真实的测量数据（尽管只有2D）；这可能对您也是可行的。在