如何在不规则数据点上使用Python的imshow？

Question

假设我有一组数据点，格式是 (xi, yi, zi)，我想用这些数据画一个二维密度图。在 Mathematica 中，你只需要调用 ListDensityPlot 这个函数就可以了。而在 Python 中，似乎是通过 imshow 来实现密度图。不过，看起来需要的数据格式要比较规整。那么，给定这些数据集，怎么才能得到类似的效果呢？

这里是 Mathematica 的代码：

n = 100;
xs = RandomReal[1, n];
ys = RandomReal[1, n];
zs = xs + ys;
data = Table[{xs[[i]], ys[[i]], zs[[i]]}, {i, n}];
ListDensityPlot[data, PlotRange -> All, PlotLegends -> Automatic]

上面代码的效果是这样的（当然，你可以设置范围来去掉白色区域）：

在 Python 中，我已经生成了数据，怎么把它放进 list_density_plot 函数里，达到类似的效果呢？

def f(x, y):
    return x+y

N = 100
xs = np.random.random(N)
ys = np.random.random(N)
zs = f(xs, ys)

data = [(xs[i], ys[i], zs[i]) for i in range(N)]
list_density_plot(data)  # ???

Answer 1

我觉得你可能在找 plt.tricontourf 或者 plt.tripcolor。

下面是一个使用 plt.tripcolor 的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def f(x, y):
    return x + y


N = 100
xs = np.random.random(N)
ys = np.random.random(N)
zs = f(xs, ys)

plt.tripcolor(xs, ys, zs)
plt.show()