我有一个函数returnValuesAtTime
,它返回三个列表-x_vals
、y_vals
和swe_vals
。这三个列表的长度都相同,swe_vals
中的每个元素对应于来自x_vals
的x-value
和来自y_vals
的y-value
。我希望生成一个带有图例的热图,该图例使用(x,y)
坐标和swe_vals
作为强度。
我写了以下代码:
def plotValuesAtTimeMap(t):
x_vals,y_vals,swe_vals=returnValuesAtTime(t)
x_points=len(x_vals)
y_points=len(y_vals)
xx=np.linspace(x_vals[0],x_vals[-1],x_points)
yy=np.linspace(y_vals[0],y_vals[-1],y_points)
fig,ax=plt.subplots()
im=ax.pcolormesh(xx,yy,z)
fig.colorbar(im)
ax.axis('tight')
plt.show()
一旦使用returnValuesAtTime(t)
获得这三个列表,我就取x_vals
和y_vals
的长度。然后我使用这些来生成x和y方向的间距,限制是x_vals
和y_vals
的第一个和最后一个元素。然后我尝试生成colormesh
。但这给了我一个没有值的空colormesh
。
可能出了什么问题?使用3Dnumpy
数组而不是这三个列表是否可以解决问题?
每个列表的前10个元素是:
x_vals[0:10]
[439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893,
439936.86573189893]
y_vals[0:10]
[4514018.2797159087,
4513898.2797159087,
4513778.2797159087,
4513658.2797159087,
4513538.2797159087,
4513418.2797159087,
4513298.2797159087,
4513178.2797159087,
4513058.2797159087,
4512938.2797159087]
swe_vals[0:10]
[2.7520323,
2.7456229,
2.7456021,
2.745455,
2.7478349,
2.7445269,
2.7484877,
2.7524617,
2.75491,
2.7509627]
编辑:
我添加了一个散点图,显示(x,y)网格范围如下:
x和y值在列表中,每个列表的长度为6804。每个(x,y)点在单独的列表中都有一个相应的z值,长度也是6804。为了阐明我希望实现的目标,我想生成一个类似热图的绘图,其中z轴的大小由绘图上每个网格的颜色表示。如下所示:
在示例图中,所有z值都相同。所以整个网格空间的颜色都是一样的。
用新的结果图编辑(基于CT Zhu成员的建议):
如果将
x
、y
、z
重塑为方形矩阵,则可以进行contourf
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