利用scipy和matplotlib插值绘制散乱三维数据等值线

Question

我有一个散乱网格的三维有限元计算结果。 我想用python在一个水平平面上插值这些数据，并使用matplotlib在该平面上绘制结果的等高线。 输出文件结果.dat包含6列，即x、y、z坐标和三个位移分量。我对第三部分感兴趣。 我想在一个100 x 100的矩形网格上插值，从（-50,10）到（50110），位于z=-5。 我想到了以下可能性：

import numpy as np
from scipy.interpolate import grid data

res = np.loadtxt('results.dat')
points = res[:,0:3]
values = res[:,-1]
xi,yi,zi = np.mgrid[-50.:50.:101j,10.:100.:101j,-5:-5:1j]

gridres = griddata(points, values, (xi, yi, zi))

为了检查结果是否正确，我应该能够画出等高线做些类似的事情

^{pr2}$ <>但我不能按照要求的格式处理席、彝、GrdDATAplt.轮廓在

Answer 1

经过反复试验，我终于发现，为了得到我想要的结果，我必须：

import matplotlib.pyplot as plt

x_contour = np.mgrid[-50.:50.:101j]
y_contour = np.mgrid[10.:100.:101j]

plt.contourf(x_contour, y_contour, gridres[:,:,0].T)
plt.show()

如果有人能帮助我理解为什么这样做，我将非常感激！ 有没有其他建议的方法来做插值？如果我可以使用任何高阶插值方法而不是“线性”插值方法，这将是一个很好的选择，这似乎是三维情况下唯一的选择。在