我想从均匀间隔的2D数据(类似图像的数据)的单个轮廓获取数据.
基于类似问题中的示例:如何获得由等高线图(matplotlib)绘制的线的(x,y)值？
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = [1,2,3,4]
>>> y = [1,2,3,4]
>>> m = [[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]
>>> cs = plt.contour(x,y,m, [9.5])
>>> cs.collections[0].get_paths()
这次调用的结果cs.collections[0].get_paths()是:
[Path([[ 4. 1.625 ]
[ 3.25 2. ]
[ 3. 2.16666667]
[ 2.16666667 3. ]
[ 2. 3.25 ]
[ 1.625 4. ]], None)]
基于这些图,这个结果是有意义的,并且似乎是轮廓线的(y,x)对的集合.
除了手动循环这个返回值,提取坐标和组合线的数组,是否有更好的方法从matplotlib.path对象获取数据？从数据中提取数据时是否存在需要注意的陷阱matplotlib.path？
或者,有没有替代品matplotlib或更好numpy/ scipy做类似的事情？理想的是获得描述该线的(x,y)对的高分辨率矢量,可用于进一步分析,因为通常我的数据集不像上面的例子那么小或简单.