python - 如何将数组中的值分配给 (x,y) 点

Question

我有 3600 个 x 值和 3600 个 y 值。和一个数组 (180x20)。我需要将其绘制为轮廓图，并将第一个 x 值和第一个 y 值分配给第一个数组值 (A[0,0]) 等等...我该怎么做？

我的想法:

x,y = np.meshgrid(x,y)
plt.contourf(x,y,A)

不起作用:类型错误:x的形状与z的形状不匹配:找到(3600, 3600)而不是(180, 20)。我理解这个错误，但不知道如何解决它。

Answer 1

我认为您对网格网格的作用有点困惑。听起来你只是想 reshape 。

numpy.meshgrid的解释

作为网格网格功能的示例，假设我们有一个由“z”值组成的 5x5 网格:

import numpy as np
z = np.random.random((5,5))

我们有行的 x 坐标和列的 y 坐标:

ny, nx = z.shape
x = np.linspace(5, 7, nx)
y = np.linspace(-2, 8, ny)

print '-----Z-----\n', z, '\n'
print '-----X-----\n', x, '\n'
print '-----Y-----\n', y, '\n'

所以，此时，我们有:

-----Z-----
[[ 0.70319561  0.0141277   0.17580355  0.20411183  0.81714624]
 [ 0.45093838  0.18241847  0.27477369  0.4881957   0.62157783]
 [ 0.83172549  0.75278372  0.64856436  0.76651935  0.0152465 ]
 [ 0.50908933  0.51557264  0.9975723   0.39579782  0.71333262]
 [ 0.58998339  0.59205064  0.42716255  0.14138964  0.38212301]]

-----X-----
[ 5.   5.5  6.   6.5  7. ]

-----Y-----
[-2.   0.5  3.   5.5  8. ]

numpy.meshgrid 旨在获取列和行坐标的一维数组，并将它们转换为与 z 形状匹配的二维数组:

yy, xx = np.meshgrid(y, x)

print '-----XX----\n', xx, '\n'
print '-----YY----\n', yy, '\n'

这会产生:

-----XX----
[[ 5.   5.   5.   5.   5. ]
 [ 5.5  5.5  5.5  5.5  5.5]
 [ 6.   6.   6.   6.   6. ]
 [ 6.5  6.5  6.5  6.5  6.5]
 [ 7.   7.   7.   7.   7. ]]

-----YY----
[[-2.   0.5  3.   5.5  8. ]
 [-2.   0.5  3.   5.5  8. ]
 [-2.   0.5  3.   5.5  8. ]
 [-2.   0.5  3.   5.5  8. ]
 [-2.   0.5  3.   5.5  8. ]]

使用您拥有的数据

如果我理解正确的话，你的 x 和 y 数组都是 3600 个元素的列表，你的 z 数组是 180x20。 (请注意 180 * 20 == 3600)因此，我认为您拥有的数据相当于执行以下操作:

yourx, youry = xx.flatten().tolist(), yy.flatten().tolist()

显然，您的数据要大得多，但如果我们扩展上面的示例，它将看起来像:

---yourx---
[5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0]

---youry---
[-2.0, 0.5, 3.0, 5.5, 8.0, -2.0, 0.5, 3.0, 5.5, 8.0, -2.0, 0.5, 3.0, 5.5, 8.0, -2.0, 0.5, 3.0, 5.5, 8.0, -2.0, 0.5, 3.0, 5.5, 8.0]

因此，您只需将列表 reshape 为与 z 形状相同的二维数组。例如:

print np.reshape(yourx, z.shape)

产量

[[ 5.   5.   5.   5.   5. ]
 [ 5.5  5.5  5.5  5.5  5.5]
 [ 6.   6.   6.   6.   6. ]
 [ 6.5  6.5  6.5  6.5  6.5]
 [ 7.   7.   7.   7.   7. ]]

换句话说，您想要:

plt.contourf(np.reshape(yourx, z.shape), np.reshape(youry, z.shape), z)