如何平滑matplotlib等高线图？

Question

我有这种形状的numpy数组:(33,10).当我绘制轮廓时,我会得到这样丑陋的图像:

虽然contour()似乎没有关于平滑或某种插值特征的任何争论.

我不知何故预计提供等高线图的工具也应该提供平滑.
有没有直接的方法在MPL中做到这一点？

Answer 1

正如其他人已经指出的那样,您需要插入数据.

有许多不同的方法可以做到这一点,但对于初学者,请考虑scipy.ndimage.zoom.

作为一个快速的例子:

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.loadtxt('data.txt')

# Resample your data grid by a factor of 3 using cubic spline interpolation.
data = scipy.ndimage.zoom(data, 3)

plt.contour(data)
plt.show()

Answer 2

如果您的数据稀少,Joe Kingtons的答案很棒.

如果您的数据有噪音,您应该考虑过滤它:

from numpy import loadtxt
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
from matplotlib.pyplot import contour, show

sigma = 0.7 # this depends on how noisy your data is, play with it!
data = loadtxt('data.txt')
data = gaussian_filter(data, sigma)
contour(data)
show()

Answer 3

没有简单的方法来获得平滑的轮廓.另一种方法是尝试imshow.您可以在这里寻找其他可能性.

import pylab as plt
import numpy as np

Z=np.loadtxt('data.txt')
plt.subplot(131)
plt.imshow(Z,interpolation='nearest')

plt.subplot(132)
plt.imshow(Z)

plt.subplot(133)
plt.imshow(Z,interpolation='gaussian')

plt.show()