Python中的热图使用来自3个独立数组的matplotlib答案

【问题标题】：Heatmap in Python using matplotlib from 3 independent arraysPython中的热图使用来自3个独立数组的matplotlib
【发布时间】：2020-01-08 16:19:39
【问题描述】：

我想使用三个独立的向量 x、y 和 z 绘制热图。我查看了互联网上的示例，其中大多数展示了如何为表示为 2D 矩阵的 x、y 和 z 绘制热图

那么，有人可以帮我了解如何将 3 个独立向量转换为 2d 矩阵，我最终可以用它来绘制热图

我想到的一件事是通过首先离散化并按升序排列 x 和 y 并在新的“x”和“y”组合处找到 z 来创建矩阵。但是，可能存在由于插值期间缺少数据而无法计算“z”的情况

我有点迷茫，想寻求这方面的帮助

【问题讨论】：

检查stackoverflow.com/questions/18764814/make-contour-of-scatter/…
我投票结束这个，它太宽泛和模糊了。 OP，您可能需要指南/教程或文档。
@ImportanceOfBeingErnest ：感谢您的链接。我从中取出了一些有价值的东西。我现在已经设法使用 griddata 和 meshgrid 创建了一个插值矩阵“z”作为“x”和“y”的函数。等高线图工作正常，但我仍然需要做热图现在，我尝试使用 seaborn 包。该命令非常简单 sns.heatmap(yourmatrix)。但问题是创建的热图在轴上的索引从 1 到 n（其中 n 是元素的数量）而不是“x”和“y”值。因此，热图没有意义。任何解决方法？
不要使用 seaborn。 matplotlib 的 imshow 或 pcolormesh 都可以。
@ImportanceOfBeingErnest ：非常感谢您的提示。我尝试了 pcolormesh，就像这样 - plt.pcolormesh(zi)。但是您知道如何输入有关“x”和“y”的信息，因为没有它，热图将没有任何意义，因为它是针对轴绘制的，轴是从 1 到“x”中值的最大数量和“是”

标签： python numpy matplotlib heatmap

【解决方案1】：

看看pcolormesh。它可以满足您的需求：创建不位于常规网格上的数据热图。您可以指定如何对数据进行插值（和外插）。

来自文档：

matplotlib.pyplot.pcolormesh(*args, alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, shading='flat', antialiased=False, data=None, **kwargs)

使用非规则矩形网格创建伪彩色图。

调用签名：

pcolor([X, Y,] C, **kwargs)

X 和 Y 可用于指定四边形的角。

【讨论】：

【解决方案2】：

感谢小组成员。在您的帮助下，我已经能够更接近解决方案。我做的是

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.pyplot as plt

x = mdf_merged.get('VariableX').samples
y = mdf_merged.get('VariableY').samples
z = mdf_merged.get('VariableZ').samples
###
xi = np.linspace(min(x),max(x),10)
yi = np.linspace(min(y),max(y),20)
zi = griddata((x, y), z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='linear')
plt.pcolormesh(xi, yi, zi)

【讨论】：

pcolormesh的重点是可以处理非网格化的数据。如果您仍然要进行插值，请使用imshow。