从三个列表中绘制热图：X、Y、强度答案

【问题标题】：Plotting a heat map from three lists: X, Y, Intensity从三个列表中绘制热图：X、Y、强度
【发布时间】：2016-02-29 18:56:18
【问题描述】：

当我有 x、y、强度时，我不知道如何创建热图（或等高线图）。我有一个看起来像这样的文件：

0,1,6
0,2,10
....

到目前为止：

with open('eye_.txt', 'r') as f:
        for line in f:
                for word in line.split():
                        l = word.strip().split(',')
                        x.append(l[0])
                        y.append(l[1])
                        z.append(l[2])

尝试使用pcolormesh，但它需要一个形状对象，我不确定如何将这些列表转换为 NumPy 数组。

我试过了：

i,j = np.meshgrid(x,y)
arr = np.array(z)
plt.pcolormesh(i,j,arr)
plt.show()

它告诉我：

IndexError: too many indices

有人能阻止我用头撞键盘吗？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib heatmap

【解决方案1】：

好的，这有几个步骤。

首先，读取数据文件的一种更简单的方法是使用numpy.genfromtxt。您可以使用delimiter 参数将分隔符设置为逗号。

接下来，我们要制作x 和y 的二维网格，因此我们只需将这些唯一值存储到数组中以馈送到numpy.meshgrid。

最后，我们可以使用这两个数组的长度来重塑我们的z 数组。

（注意：此方法假定您有一个常规网格，网格上的每个点都有x、y 和z）。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.genfromtxt('eye_.txt',delimiter=',')

x=data[:,0]
y=data[:,1]
z=data[:,2]

## Equivalently, we could do that all in one line with:
# x,y,z = np.genfromtxt('eye_.txt', delimiter=',', usecols=(0,1,2))

x=np.unique(x)
y=np.unique(y)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

Z=z.reshape(len(y),len(x))

plt.pcolormesh(X,Y,Z)

plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您没有常规网格（即 x 和 y 的每个网格网格值的 z 值），您可以使用基于 pandas 数据框的更通用的方法：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pypot as plt

data = pd.DataFrame(data={'x':x, 'y':y, 'z':z})
data = data.pivot(index='x', columns='y', values='z')
sns.heatmap(data)
plt.show()

pivot 方法将使用索引和列中的唯一值来构造一个表，其中缺少的测量值设置为 NaN。然后可以将表格绘制为热图。

【讨论】：

我遇到了上面提到的同样的问题。我有 16,000 个条目和 16 GB 内存，因为数据量大，表不适合。我不知道为什么会这样，有没有其他方法可以做到这一点？

【解决方案3】：

索引错误是因为 pcolormesh 需要一个二维数组，而您的 arr 是一个一维向量。另外，如果我理解正确，您的输入文件的格式为

0,1,z
0,2,z
 ...
0,ymax,z
 ...
1,1,z
1,2,z
 ...
xmax,ymax,z

在这种情况下，meshgrid(x,y) 将无法正常工作，因为它期望像 meshgrid(range(xmax),range(ymax)) 这样的东西，即没有重复值的向量。

在您的情况下，您需要找出有多少不同的 x 和 y 值，然后简单地将向量重新整形为 2D 数组。

shape = np.unique(x).shape[0],np.unique(y).shape[0]
x_arr = x.reshape(shape)
y_arr = y.reshape(shape)
z_arr = z.reshape(shape)
plt.pcolormesh(x_arr,y_arr,z_arr)

【讨论】：

【解决方案4】：

要将列表转换为 numpy 数组，您可以使用 np.asarray。

这是获取热图的简单方法，您应该能够根据您的问题调整此示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = [[1,2,3], [3,4,5], [5,6,7], [7, 8, 9]]
b = np.asarray(a)
plt.pcolor(b)
plt.show()

要读取列表中的数据，您可以这样做：

a = []
for line in file.readlines():
    a.append( map( int, line.split(',') ) )

简而言之。在更长的版本中，它相当于：

a = []
for line in file.readlines():
    tmp = line.split(',')
    inttmp = [int(x) for x in a]
    a.append(inttmp)

【讨论】：