Python：3つのリストからの2次元等高線プロット：x、y、rho？

Question

私はpythonとmatplotlibに単純な問題があります。 私は3つのリストを持っています：x [y]、y [i]における密度をrho [i]とするx、y、rho。 xとyの値はすべて-1です。 1.特定の順序ではありません。

密度ρ（点x、yで補間された）の等高線プロット（imshowと同様）の作成方法。

ありがとうございました。

編集：私は、大きな配列を扱う：X、Yおよびrhoが10,000〜1,000,000の要素

Answer 1

の間であなたのrho値を補間する必要があります。これを行う方法はありません。また、「最良の」方法は、補間に組み込む必要がある事前情報に完全に依存します。

しかし、「ブラックボックス」補間法では、ラジアル基底関数（たとえば、「薄板スプライン」が特定のタイプのラジアル基底関数です）に入ることがよくあります。あなたはポイント数百万を持っている場合は、この実装は非効率的になりますが、出発点として：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.interpolate 

# Generate data: 
x, y, z = 10 * np.random.random((3,10)) 

# Set up a regular grid of interpolation points 
xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100) 
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) 

# Interpolate 
rbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='linear') 
zi = rbf(xi, yi) 

plt.imshow(zi, vmin=z.min(), vmax=z.max(), origin='lower', 
      extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()]) 
plt.scatter(x, y, c=z) 
plt.colorbar() 
plt.show() 

Answer 2

あなたがscipyのダウンロードのgriddata（scipyのダウンロード> = 0.10が必要です）を使用することができ、それは、三角測量ベースの方法です。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.interpolate 

# Generate data: for N=1e6, the triangulation hogs 1 GB of memory 
N = 1000000 
x, y = 10 * np.random.random((2, N)) 
rho = np.sin(3*x) + np.cos(7*y)**3 

# Set up a regular grid of interpolation points 
xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 300), np.linspace(y.min(), y.max(), 300) 
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) 

# Interpolate; there's also method='cubic' for 2-D data such as here 
zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), rho, (xi, yi), method='linear') 

plt.imshow(zi, vmin=rho.min(), vmax=rho.max(), origin='lower', 
      extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()]) 
plt.colorbar() 
plt.show() 

逆距離もありますが、補間秤量 - RBFに類似しますが、ポイントの大＃のためのより良い動作するはず：Inverse Distance Weighted (IDW) Interpolation with Python