matplotlib - 从轮廓线提取数据

Question

我想从一组均匀分布的二维数据中获取单条轮廓线的数据（就像图像一样的数据）。

这个问题的例子可以参考这里： 如何获取由轮廓图（matplotlib）绘制的线的 (x,y) 值？

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = [1,2,3,4]
>>> y = [1,2,3,4]
>>> m = [[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]
>>> cs = plt.contour(x,y,m, [9.5])
>>> cs.collections[0].get_paths()

调用 cs.collections[0].get_paths() 的结果是：

[Path([[ 4.          1.625     ]
 [ 3.25        2.        ]
 [ 3.          2.16666667]
 [ 2.16666667  3.        ]
 [ 2.          3.25      ]
 [ 1.625       4.        ]], None)]

根据这些图，这个结果是合理的，看起来是轮廓线的 (y,x) 坐标对的集合。

除了手动遍历这个返回值，提取坐标并组装成线的数组，还有没有更好的方法从 matplotlib.path 对象中获取数据？在提取 matplotlib.path 数据时，有什么需要注意的地方吗？

另外，matplotlib 内部有没有其他方法，或者更好的选择是 numpy/scipy 来做类似的事情？理想情况下，我希望能得到一组高分辨率的 (x,y) 坐标对，描述这条线，以便进行进一步分析，因为我的数据集通常没有上面的例子那么小或简单。

Answer 1

所有路径的顶点可以简单地通过一个numpy数组返回，数据类型为float64，方法如下：

cs.allsegs[i][j]  # for element j, in level i

这里的 cs 是在原问题中定义的：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 2, 3, 4]
m = [[15, 14, 13, 12], [14, 12, 10, 8], [13, 10, 7, 4], [12, 8, 4, 0]]
cs = plt.contour(x, y, m, [9.5])

更详细的说明：

遍历集合并提取路径和顶点并不是最简单或最快的方法。实际上，返回的轮廓对象有一个属性可以直接获取这些段，使用 cs.allsegs，它会返回一个嵌套列表，格式为 [层级][元素][顶点坐标]：

num_levels = len(cs.allsegs)
num_element = len(cs.allsegs[0])  # in level 0
num_vertices = len(cs.allsegs[0][0])  # of element 0, in level 0
num_coord = len(cs.allsegs[0][0][0])  # of vertex 0, in element 0, in level 0

参考链接： https://matplotlib.org/stable/api/contour_api.html

Answer 2

来自：http://matplotlib.org/api/path_api.html#module-matplotlib.path

使用Path对象的用户不应该直接访问顶点和代码数组。相反，应该使用iter_segments()来获取顶点和代码的配对。这一点很重要，因为很多Path对象为了优化，根本不存储代码，而是由iter_segments()提供一个默认的代码。

除此之外，我不太确定你的问题是什么。[Zip]是一个在处理坐标时有时会用到的内置函数。1

Answer 3

对于一个给定的路径，你可以这样获取点：

p = cs.collections[0].get_paths()[0]
v = p.vertices
x = v[:,0]
y = v[:,1]