从Python中的对象获取数据数组

Question

我正在使用library，它在给定对象k 的情况下生成3 个图。

我需要计算产生这些图的数据点 (x,y,z)，但问题是这些图来自 k 的函数。

我使用的库是pyKriging，this 是他们的 github 存储库。

他们的示例code 的简化版本是：

import pyKriging  
from pyKriging.krige import kriging  
from pyKriging.samplingplan import samplingplan

sp = samplingplan(2)  
X = sp.optimallhc(20)

testfun = pyKriging.testfunctions().branin  
y = testfun(X)

k = kriging(X, y, testfunction=testfun, name='simple')   
k.train()
k.plot()

完整的代码、cmets和输出可以在here找到。

总之，我正在尝试获取生成这些图的numpy 数组，以便我可以创建符合我的格式样式的图。

我不了解如何使用 Python 编写库代码，感谢任何帮助！

Answer 1

没有生成该图的单个数据数组。相反，许多用于绘图的数组是在克里金绘图函数中生成的。
将填充轮廓更改为线条轮廓当然不是样式选项。因此需要使用原始绘图功能中的代码。

一个选项是继承kriging 并实现一个自定义绘图函数（我们称之为myplot）。在此函数中，可以使用contour 代替contourf。当然，也可以完全根据自己的需要进行更改。

import pyKriging  
from pyKriging.krige import kriging  
from pyKriging.samplingplan import samplingplan
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class MyKriging(kriging):
    def __init__(self,*args,**kwargs):
        kriging.__init__(self,*args,**kwargs)
    def myplot(self,labels=False, show=True, **kwargs):
        fig = plt.figure(figsize=(8,6))
        # Create a set of data to plot
        plotgrid = 61
        x = np.linspace(self.normRange[0][0], self.normRange[0][1], num=plotgrid)
        y = np.linspace(self.normRange[1][0], self.normRange[1][1], num=plotgrid)
        X, Y = np.meshgrid(x, y)
        # Predict based on the optimized results
        zs = np.array([self.predict([xi,yi]) for xi,yi in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))])
        Z = zs.reshape(X.shape)
        #Calculate errors
        zse = np.array([self.predict_var([xi,yi]) for xi,yi in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))])
        Ze = zse.reshape(X.shape)

        spx = (self.X[:,0] * (self.normRange[0][1] - self.normRange[0][0])) + self.normRange[0][0]
        spy = (self.X[:,1] * (self.normRange[1][1] - self.normRange[1][0])) + self.normRange[1][0]

        contour_levels = kwargs.get("levels", 25)
        ax = fig.add_subplot(222)
        CS = plt.contour(X,Y,Ze, contour_levels)
        plt.colorbar()
        plt.plot(spx, spy,'or')

        ax = fig.add_subplot(221)
        if self.testfunction:
            # Setup the truth function
            zt = self.testfunction( np.array(zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))) )
            ZT = zt.reshape(X.shape)
            CS = plt.contour(X,Y,ZT,contour_levels ,colors='k',zorder=2, alpha=0)

        if self.testfunction:
            contour_levels = CS.levels
            delta = np.abs(contour_levels[0]-contour_levels[1])
            contour_levels = np.insert(contour_levels, 0, contour_levels[0]-delta)
            contour_levels = np.append(contour_levels, contour_levels[-1]+delta)

        CS = plt.contour(X,Y,Z,contour_levels,zorder=1)
        plt.plot(spx, spy,'or', zorder=3)
        plt.colorbar()

        ax = fig.add_subplot(212, projection='3d')
        ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=3, cstride=3, alpha=0.4)
        if self.testfunction:
            ax.plot_wireframe(X, Y, ZT, rstride=3, cstride=3)
        if show:
            plt.show()



sp = samplingplan(2)  
X = sp.optimallhc(20)

testfun = pyKriging.testfunctions().branin  
y = testfun(X)

k = MyKriging(X, y, testfunction=testfun, name='simple')   
k.train()
k.myplot()