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）。我有一个这样的文件：

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

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shape对象，我不确定如何将这些列表转换为numpy数组。

我试过：

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

有人能阻止我用键盘猛击我的头吗？

Answer 1

索引错误是因为pcolormesh需要一个2D数组，而arr是一个1D向量。如果我理解正确，你的输入文件有

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

在这种情况下，meshgrid(x,y)将无法工作，因为它需要类似于meshgrid(range(xmax),range(ymax))的东西，即没有重复值的向量。

在您的例子中，您需要找出有多少不同的x和y值，然后简单地将向量重塑为2D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 2

好吧，这有几个步骤。

首先，读取数据文件的更简单的方法是使用^{}。可以将分隔符设置为带delimiter参数的逗号。

接下来，我们要制作一个由x和y组成的二维网格，因此我们只需要存储从这些到数组的唯一值，以馈送到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：这个方法假设有一个规则的网格，网格上的每个点都有一个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 3

如果没有规则网格（即每个网格值x和y的z值），则可以使用基于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()

pivot方法将使用索引和列中的唯一值来构造一个将缺少度量值设置为NaN的表。然后可以将表格绘制为热图。