3

我正在寻找某种方法将散点图（X 与 Y，Z 归一化的颜色）转换为 2D“像素”图像。即如何绘制像素化图像，其中像素根据第三个变量着色？

就我而言，我有一个星系列表，每个星系都有天空坐标 (X,Y) 和距离 (Z)。我想制作 X 与 Y 的像素化图像，像素颜色根据 Z 进行归一化（例如，该像素中星系的 Z 值中值）。

我知道我可以用 hexbin 做这样的事情，但我想要方形像素，而不是六边形。（更像是 imshow 产生的东西）。

我还在学习python，所以如果有一种简单/快速的方法来做到这一点（或者关于如何以复杂的方式做到这一点的明确说明！）那就太好了。

任何帮助将非常感激！

4

1 回答 1

2

好的 - 有两种方法可以做到这一点。一种方法是让您为距离设置一个谨慎的箱数（如 d < 10pc、10pc < d < 20pc、d> 20pc）。这相对容易，您需要做的只是几个循环 - 这是一个带有 3 的示例：

raclose = []
ramid = []
rafar = []
decdlose = []
decmid = []
decfar = []

for ii in range(len(dist)):
  if dist[ii] < 10.:
    raclose.append(ra[ii])
    decclose.append(dec[ii])
  elif dist[ii] > 20.:
    rafar.append(ra[ii])
    decfar.append(dec[ii])
  else:
    ramid.append(ra[ii])
    decmid.append(dec[ii])

plt.clf
ax1 = scatter(raclose, decclose, marker='o', s=20, color="darkgreen", alpha=0.6)
ax2 = scatter(ramid, decmid, marker='o', s=20, color="goldenrod", alpha=0.6)
ax3 = scatter(rafar, decfar, marker='o', s=20, color="firebrick", alpha=0.6)
line1 = Line2D(range(10), range(10), marker='o', color="darkgreen")
line2 = Line2D(range(10), range(10), marker='o',color="goldenrod")
line3 = Line2D(range(10), range(10), marker='o',color="firebrick")
plt.legend((line1,line2,line3),('d < 10pc','20pc > d > 10pc', 'd > 20pc'),numpoints=1, loc=3)
show()

或者你可以做一个等高线图，这样你在 x 轴上规定 RA，在 y 轴上规定 Dec，并用距离填充情节。RA 和 Dec 都是具有各自坐标的一维数组。然后你用距离制作一个二维数组。确定距离的中值/平均值是多少，然后将二维数组除以该值以对其进行归一化。最后，使用等高线图（使用 contourf 或 imshow）进行绘图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
ax = pylab.contourf(RA,Dec,dists, levels=[1, 5, 10, 15], cmap=plt.cm.spectral)
cbar=pylab.colorbar()
于 2011-11-03T00:40:34.100 回答