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我有这种形状的numpy数组:(33,10)。当我绘制轮廓时,我会得到这样的丑陋图像: 在此处输入图像描述

虽然contour()似乎没有关于平滑或某种插值功能的任何争论。

我以某种方式期望提供等高线图的工具也应该提供平滑。
在 MPL 中有直接的方法吗?

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正如其他人已经指出的那样,您需要插入数据。

有许多不同的方法可以做到这一点,但对于初学者来说,请考虑scipy.ndimage.zoom.

作为一个简单的例子:

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.loadtxt('data.txt')

# Resample your data grid by a factor of 3 using cubic spline interpolation.
data = scipy.ndimage.zoom(data, 3)

plt.contour(data)
plt.show()

在此处输入图像描述

于 2012-09-07T02:58:22.823 回答
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如果您的数据稀疏,Joe Kingtons 的回答非常棒。

如果您的数据嘈杂,您应该考虑对其进行过滤:

from numpy import loadtxt
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
from matplotlib.pyplot import contour, show

sigma = 0.7 # this depends on how noisy your data is, play with it!
data = loadtxt('data.txt')
data = gaussian_filter(data, sigma)
contour(data)
show()

在此处输入图像描述

于 2015-12-19T11:41:15.557 回答
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没有简单的方法来获得平滑的轮廓。另一种方法是尝试imshow。您可以在这里寻找其他可能性。

import pylab as plt
import numpy as np

Z=np.loadtxt('data.txt')
plt.subplot(131)
plt.imshow(Z,interpolation='nearest')

plt.subplot(132)
plt.imshow(Z)

plt.subplot(133)
plt.imshow(Z,interpolation='gaussian')

plt.show()

在此处输入图像描述

于 2012-09-05T12:31:49.867 回答
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尝试使用gaussian_filter平滑您的数据集。有关更多信息,请参见示例

于 2012-09-05T05:13:15.433 回答