matplotlib 中的极地等高线图 - 最好的（现代）方法？

Question

更新：我已经在我的博客http://blog.rtwilson.com/producing-polar-contour-plots-with-matplotlib/ 上完成了关于我发现这样做的方式的完整记录 - 你可能想先查看那里。

我正在尝试在 matplotlib 中绘制极坐标等值线图。我在互联网上找到了各种资源，（a）我似乎无法让我的代码工作，并且（b）许多资源看起来很旧，我想知道现在是否有更好的方法。例如，http://www.mail-archive.com/matplotlib-users@lists.sourceforge.net/msg01953.html 暗示可能会做一些事情来尽快改进，那是在 2006 年！

我希望能够绘制正确的极坐标图 - 就像 pcolor 可以让你为它的绘图类型做（见下面注释掉的部分），但我似乎找不到任何方法来做到这一点，所以我先转换为笛卡尔坐标。

无论如何，我有以下代码：

from pylab import *
import numpy as np

azimuths = np.arange(0, 360, 10)
zeniths = np.arange(0, 70, 10)
values = []

for azimuth in azimuths:
  for zenith in zeniths:
    print "%i %i" % (azimuth, zenith)
    # Run some sort of model and get some output
    # We'll just use rand for this example
    values.append(rand())

theta = np.radians(azimuths)

values = np.array(values)
values = values.reshape(len(zeniths), len(azimuths))

# This (from http://old.nabble.com/2D-polar-surface-plot-td28896848.html)
# works fine
##############
# Create a polar axes
# ax = subplot(111, projection='polar')
# pcolor plot onto it
# c = ax.pcolor(theta, zeniths, values)
# show()

r, t = np.meshgrid(zeniths, azimuths)

x = r*np.cos(t)
y = r*np.sin(t)

contour(x, y, values)

当我运行它时，我收到一个错误TypeError: Inputs x and y must be 1D or 2D.。我不确定为什么会得到这个，因为 x 和 y 都是 2D 的。我做错了吗？

此外，将从模型返回的值放入列表然后对其进行重新整形似乎相当笨拙。有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

x、y 和值的形状必须相同。您的数据形状是：

>>> x.shape, y.shape, values.shape
((36, 7), (36, 7), (7, 36))

所以将轮廓（x，y，值）更改为轮廓（x，y，值.T）。

Answer 2

您应该能够像往常一样在极坐标图上使用ax.contour 或ax.contourf...不过，您的代码中有一些错误。您将事物转换为弧度，然后在绘图时使用以度为单位的值。此外，当它期望 theta, r 时，您将 r, theta 传递给轮廓。

举个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate Data -----------------------------------------
# Using linspace so that the endpoint of 360 is included...
azimuths = np.radians(np.linspace(0, 360, 20))
zeniths = np.arange(0, 70, 10)

r, theta = np.meshgrid(zeniths, azimuths)
values = np.random.random((azimuths.size, zeniths.size))

#-- Plot... ------------------------------------------------
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
ax.contourf(theta, r, values)

plt.show()