Блог

Мне нужно составить график интенсивности.

У меня есть три списка значений x, y, z, импортированных из реальных данных: x_list, y_list, z_list . Каждый из этих списков содержит 200 значений. Поэтому для каждой пары x, y существует соответствующее значение z.

Я попробовал следующее, после некоторого поиска в Интернете и другого вопроса о StackOverflow:

 import numpy as np
import pylab as plt

data = np.loadtxt('data.d')
x_list = data[:,0]
y_list = data[:,1]
z_list = data[:,2]

from scipy.interpolate import interp2d

f = interp2d(x_list,y_list,z_list,kind="linear")

x_coords = np.arange(min(x_list),max(x_list) 1)
y_coords = np.arange(min(y_list),max(y_list) 1)
Z = f(x_coords,y_coords)

fig = plt.imshow(Z,
           extent=[min(x_list),max(x_list),min(y_list),max(y_list)],
           origin="lower")


fig.axes.set_autoscale_on(False)
plt.scatter(x_list,y_list,400,facecolors='none')

plt.show()
  

При этом используется интерполяция, и я не уверен, что это именно то, что мне нужно.
Есть ли способ отобразить ТОЛЬКО 200 значений z, соответствующих 200 парам x, y, для которых у меня есть заданное значение, без интерполяции? Очевидно, мне все еще нужно какое-то «отношение интенсивности», я не могу просто иметь точечный график без способа интерпретации «интенсивности» значений 200 z.

Насколько я понимаю, вы хотите отобразить точки xyz на 2D-графике, где z-значение будет представлено цветом. Если это правильно, решение так же просто, как указать facecolors=z_list на диаграмме рассеяния:

 data = np.random.rand(200,3)
x_list = data[:,0]
y_list = data[:,1]
z_list = data[:,2]

plt.scatter(x_list,y_list,200,facecolors=z_list)

plt.colorbar()
plt.show()
  

Пример вывода :