带有数字到 rgba 的 Python .txt 文件

Question

有人可以帮我完成我的项目吗？ 我想通过数据记录器将来自几个温度传感器的数据保存到文件中，然后使用 Python 程序对其进行分析。 那是我的问题。 处理完数据后，创建一个交互式 3D 地图，使用传感器的测量值作为颜色渐变。

我很抱歉，以防我错过了什么，或者没有提供足够的信息。这是我在这里提出的第一个问题。我以前没有使用过 Python，所以我还是个“菜鸟”。

附上我有当前代码。 我希望我想要的很明显，但是当我想将 .txt 文件中的数据用于 RGB / RGBA 时出现的错误是：

10., 20., 30., 40., 50., 60., 50., 60., 50., 40., 30., 20., 10. -> RGBA 参数无效：nan 或，如果我让它转换为数组无效的 RGBA 参数：0.0

我发现RGB值只能在0.0到1.0之间处理，但是我的“颜色”数组没问题（见代码）

我没有看到错误。我希望有人能帮帮忙。 提前致谢。

/ 最小：（错误可能在哪里）

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data
from matplotlib import cm
import numpy as np 

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(1))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')

data_file = np.genfromtxt('data_file.txt', delimiter=',')
color = mpl.colors.to_rgba_array(data_file[:,0], alpha=None)

c = np.abs(color)
cmhot = plt.get_cmap("hot")
ax.scatter(X, Y, Z, color, s=50, c=c, cmap=cmhot)

/完整代码：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data
from matplotlib import cm
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame 


# set up a figure
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(1))

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')

########################the part not working#########################

# load the data file
data_file = np.genfromtxt('data_file.txt', delimiter=',')

#possible processing / not working
#data_file = np.array(data_file)
#data_file = (data_file-min(data_file))/(max(data_file)-min(data_file))

# parse good sensor data from imported data
color = mpl.colors.to_rgba_array(data_file[:,0], alpha=None)

########################the part not working#########################

arrA = ([[ -4. ],
         [ 0. ],
         #...etc.
         [ 0. ],
         [ 4. ]])

arrB = ([[ -4. ],
         [ -4. ],
         #...etc.
         [ 4. ],
         [ 4. ]])

arrC = ([[ -30. ],
         [ -30. ],
         #...etc.
         [ -30. ],
         [ -30. ]])

#color = ([ 0. , 10. , 20. , 30. , 40. , 50. , 60. , 50. , 40. , 30. , 20. , 10. , 0. ])

arrA = np.array(arrA)
arrB = np.array(arrB)
arrC = np.array(arrC)

data_arrays = (arrA, arrB, arrC)

X, Y, Z = data_arrays


#ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='inferno')


c = np.abs(color)
cmhot = plt.get_cmap("hot")
ax.scatter(X, Y, Z, color, s=50, c=c, cmap=cmhot)

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z');
plt.show()

/.txt 文件

0. , 10. , 20. , 30. , 40. , 50. , 60. , 50. , 40. , 30. , 20. , 10. , 0.
10. , 20. , 30. , 40. , 50. , 60. , 50. , 60. , 50. , 40. , 30. , 20. , 10.
20. , 30. , 40. , 50. , 60. , 50. , 40. , 50. , 60. , 50. , 40. , 30. , 10.
40. , 50. , 60. , 50. , 40. , 30. , 20. , 30. , 40. , 50. , 60. , 50. , 40.
60. , 50. , 40. , 30. , 20. , 10. , 0. , 10. , 20. , 30. , 40. , 50. , 60.
#... etc.

/错误：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
c:\users\te291095\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\matplotlib\colors.py in to_rgba(c, alpha)
    165     try:
--> 166         rgba = _colors_full_map.cache[c, alpha]
    167     except (KeyError, TypeError):  # Not in cache, or unhashable.

KeyError: (nan, None)

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-8ef706d1f4cb> in <module>()
     31 
     32 # parse good sensor data from imported data
---> 33 color = mpl.colors.to_rgba_array(data_file[:,0], alpha=None)
     34 #color = data_file[:,0]
     35 # display the first 16 sensor rows

c:\users\te291095\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\matplotlib\colors.py in to_rgba_array(c, alpha)
    265     result = np.empty((len(c), 4), float)
    266     for i, cc in enumerate(c):
--> 267         result[i] = to_rgba(cc, alpha)
    268     return result
    269 

c:\users\te291095\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\matplotlib\colors.py in to_rgba(c, alpha)
    166         rgba = _colors_full_map.cache[c, alpha]
    167     except (KeyError, TypeError):  # Not in cache, or unhashable.
--> 168         rgba = _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha)
    169         try:
    170             _colors_full_map.cache[c, alpha] = rgba

c:\users\te291095\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\matplotlib\colors.py in _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha)
    217         # float)` and `np.array(...).astype(float)` all convert "0.5" to 0.5.
    218         # Test dimensionality to reject single floats.
--> 219         raise ValueError("Invalid RGBA argument: {!r}".format(orig_c))
    220     # Return a tuple to prevent the cached value from being modified.
    221     c = tuple(c.astype(float))

ValueError: Invalid RGBA argument: nan

/ 可验证：

代码应该从文件中读取数据并将其处理为散点图中点的颜色。

如果您在没有文件的情况下手动读取三行并将其保存为数组，它可以工作（见下图），所以当我从文件中获取数据时，我不明白为什么它不起作用。

Answer 1

您报告的问题是：mpl.colors.to_rgba_array 它需要一个 Matplotlib 颜色值数组，而不是浮点数。

看这里： https://matplotlib.org/api/colors_api.html#module-matplotlib.colors

还请查看以下堆栈溢出帖子： How to map number to color using matplotlib's colormap?

您可以通过以下方式更改它来修复它（请注意我选择的任意 vmin 和 vmax 值）：

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=60)
cmap = cm.hot
m = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
map_to_color = np.vectorize(m.to_rgba)

# parse good sensor data from imported data
color = map_to_color(data_file[:, 0])

关于您传递给ax.scatter 的内容的维度，您发布的示例存在更多问题，但我相信您可以自己快速解决。

编辑：

在查看 matplotlib.pyplot.scatter 之后 (https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html)，这是让您的示例工作的最快方法。

删除故障线路：

color = mpl.colors.to_rgba_array(data_file[:,0], alpha=None)

并替换块：

c = np.abs(color)
cmhot = plt.get_cmap("hot")
ax.scatter(X, Y, Z, color, s=50, c=c, cmap=cmhot)

与：

values = data_file[:4, 0]
ax.scatter(X, Y, Z, c=values, cmap="hot")

data_file[:4, 0] 而不是 data_file[:, 0] 是为了确保输入 x 和 y (n=4) 的维度与传递给 c 的颜色/值相匹配（长度也应该是 @ 987654333@)

Answer 2

感谢@stakka 的回答。 现在我缩短了代码并删除了所有不必要的内容。 它现在看起来像这样并且工作正常：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data
from matplotlib import cm
import numpy as np

# set up a figure
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(1))

# add the projection
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')

# load the data file
data_file = np.genfromtxt('data_file_noarr.txt', delimiter=',')

arrA = ([[0],[2],[4],[0],[2],[4],[0],[2],[4]])
arrB = ([[0],[0],[0],[2],[2],[2],[4],[4],[4]])

arrA = np.array(arrA)
arrB = np.array(arrB)

#          <-- Lowest Plot to Highest Plot loop -->
#################################################################

count = 0
cmhot = plt.get_cmap("hot")

while count < 10:
    values = data_file[0:9, count]
    arrC = np.full((9, 1), count)
    arrC = np.array(arrC)
    data_arrays = (arrA, arrB, arrC)
    X, Y, Z = data_arrays
    ax.scatter(X, Y, Z, c=values, cmap=cmhot)
    count = count + 1

#################################################################

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z');
plt.show()

/输出：