我正在使用这个 code使用 griddata 可视化我的数据。代码如下所示:
import math
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
**THE LIST C=DATA IS IN THE LINK ABOVE**
cx=np.asarray([row[0] for row in C])
cy=np.asarray([row[1] for row in C])
cz=np.asarray([row[2] for row in C])
xi = np.linspace(22.4,22.5,10)
yi = np.linspace(37,37.1,10)
# grid the data.
zi = griddata((cx, cy), cz, (xi[None,:], yi[:,None]), method='nearest')
plt.contourf(xi,yi,zi,300,cmap=plt.cm.jet)
# draw colorbar
plt.colorbar()
plt.xlim(xmin=22.4,xmax=22.5)
plt.ylim(ymin=37,ymax=37.1)
plt.title('no diamonds please')
plt.show()
如您所见，有一些菱形实际上应该像高斯轮廓，例如所示 here
我做错了什么吗？我应该使用其他工具而不是 griddata 吗？我为此使用 sagemath 时遇到问题，现在切换到“纯”python。记住菜鸟级别:)
最佳答案
尽管这很愚蠢，但答案只是增加 linspace 中“stepsize”的值，例如:
xi = np.linspace(22.4,22.5,100)
关于python - Griddata 创建坏形状 scipy，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11668031/