如何在 matplotlib 中绘制二维结构化网格

Question

我正在尝试使用 matplotlib 绘制结构化网格（见下图）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

plt.scatter(x, y)
plt.show()

我得到了一个离散点，但我不知道如何将它们连接起来得到这样的东西：

想要的结果是：

我感谢任何帮助

Answer 1

您可以np.transpose使用已有的点，同时使用线plot()而不是scatter()。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

plt.plot(x, y) # use plot, not scatter
plt.plot(np.transpose(x), np.transpose(y)) # add this here
plt.show()

你当然可以有它在有色黑色与c='k'

Answer 2

我会为此使用两个 linecollections：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

plt.scatter(x, y)

segs1 = np.stack((x,y), axis=2)
segs2 = segs1.transpose(1,0,2)
plt.gca().add_collection(LineCollection(segs1))
plt.gca().add_collection(LineCollection(segs2))
plt.show()

另请参阅如何使用 matplotlib (python) colah 的变形网格进行绘图？

因为如果网格不变形，绘制单个 linecollection 会更有效，例如

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

segs1 = np.stack((x[:,[0,-1]],y[:,[0,-1]]), axis=2)
segs2 = np.stack((x[[0,-1],:].T,y[[0,-1],:].T), axis=2)

plt.gca().add_collection(LineCollection(np.concatenate((segs1, segs2))))
plt.autoscale()
plt.show()