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matplotlibを使用した表面/等高線プロットでの3タプルデータポイントのプロット

外部プログラムによってXYZ値として生成されたサーフェスデータがいくつかあります。 matplotlibを使用して、次のグラフを作成したいと思います。

  • 表面プロット
  • 等高線図
  • 等高線図と表面図

私はmatplotlibで表面と等高線をプロットするいくつかの例を見てきました-しかし、Z値はXとYの関数、つまりY〜f（X、Y）のようです。

どういうわけかY変数を変換する必要があると思いますが、これを行う方法を示す例はまだ見ていません。

だから、私の質問はこれです：（X、Y、Z）ポイントのセットが与えられた場合、そのデータからサーフェスプロットとコンタープロットをどのように生成できますか？

ところで、明確にするために、散布図を作成したくありません。また、タイトルでmatplotlibについて説明しましたが、これらのグラフを作成できる場合は、rpy（2）の使用を嫌いません。

pythonrmatplotlibrpy2surface
21
morpheous

等高線図を実行するには、データを通常のグリッドに補間する必要があります http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/ Gridding_irregularly_spaced_data

簡単な例：

>>> xi = linspace(min(X), max(X))
>>> yi = linspace(min(Y), max(Y))
>>> zi = griddata(X, Y, Z, xi, yi)
>>> contour(xi, yi, zi)

surfacehttp://matplotlib.sourceforge.net/examples/mplot3d/surface3d_demo.html

>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> fig = figure()
>>> ax = Axes3D(fig)
>>> xim, yim = meshgrid(xi, yi)
>>> ax.plot_surface(xim, yim, zi)
>>> show()

>>> help(meshgrid(x, y))
    Return coordinate matrices from two coordinate vectors.
    [...]
    Examples
    --------
    >>> X, Y = np.meshgrid([1,2,3], [4,5,6,7])
    >>> X
    array([[1, 2, 3],
           [1, 2, 3],
           [1, 2, 3],
           [1, 2, 3]])
    >>> Y
    array([[4, 4, 4],
           [5, 5, 5],
           [6, 6, 6],
           [7, 7, 7]])

3Dの輪郭http://matplotlib.sourceforge.net/examples/mplot3d/contour3d_demo.html

>>> fig = figure()
>>> ax = Axes3D(fig)
>>> ax.contour(xi, yi, zi) # ax.contourf for filled contours
>>> show()
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remosu

pandasとnumpyを使用してデータをインポートおよび操作し、matplotlib.pyplot.contourfを使用して画像をプロットします

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata

PATH='/YOUR/CSV/FILE'
df=pd.read_csv(PATH)

#Get the original data
x=df['COLUMNNE']
y=df['COLUMNTWO']
z=df['COLUMNTHREE']

#Through the unstructured data get the structured data by interpolation
xi = np.linspace(x.min()-1, x.max()+1, 100)
yi = np.linspace(y.min()-1, y.max()+1, 100)
zi = griddata(x, y, z, xi, yi, interp='linear')

#Plot the contour mapping and edit the parameter setting according to your data (http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html?highlight=contourf#matplotlib.pyplot.contourf)
CS = plt.contourf(xi, yi, zi, 5, levels=[0,50,100,1000],colors=['b','y','r'],vmax=abs(zi).max(), vmin=-abs(zi).max())
plt.colorbar()

#Save the mapping and save the image
plt.savefig('/PATH/OF/IMAGE.png')
plt.show()

画像の例

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Ibelin

Rpy2 + ggplot2を使用した等高線図：

from rpy2.robjects.lib.ggplot2 import ggplot, aes_string, geom_contour
from rpy2.robjects.vectors import DataFrame

# Assume that data are in a .csv file with three columns X,Y,and Z
# read data from the file
dataf = DataFrame.from_csv('mydata.csv')

p = ggplot(dataf) + \
    geom_contour(aes_string(x = 'X', y = 'Y', z = 'Z'))
p.plot()

Rpy2 +ラティスの表面プロット：

from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects.vectors import DataFrame
from rpy2.robjects import Formula

lattice = importr('lattice')
rprint = robjects.globalenv.get("print")

# Assume that data are in a .csv file with three columns X,Y,and Z
# read data from the file
dataf = DataFrame.from_csv('mydata.csv')

p = lattice.wireframe(Formula('Z ~ X * Y'), shade = True, data = dataf)
rprint(p)
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lgautier