首页 文章

matplotlib中的极坐标轮廓图 - 最好（现代）的方法吗？

提问于
浏览 次
19

Update: 我已经完成了我在博客上发现的方式的完整记录http://blog.rtwilson.com/producing-polar-contour-plots-with-matplotlib/ - 你可能想先检查一下 .

我在互联网上找到了各种资源，（a）我想知道现在是否有更好的方法 . 例如，http://www.mail-archive.com/matplotlib-users@lists.sourceforge.net/msg01953.html建议可以采取措施尽快改进，而那是在2006年！

我希望能够绘制正确的极坐标轮廓图 - 就像pcolor让你为它的绘图类型做的（见下面注释掉的部分），但我似乎无法找到任何方法来做到这一点，所以我是首先转换为笛卡尔坐标 .

无论如何，我有以下代码：

from pylab import *
import numpy as np

azimuths = np.arange(0, 360, 10)
zeniths = np.arange(0, 70, 10)
values = []

for azimuth in azimuths:
  for zenith in zeniths:
    print "%i %i" % (azimuth, zenith)
    # Run some sort of model and get some output
    # We'll just use rand for this example
    values.append(rand())

theta = np.radians(azimuths)

values = np.array(values)
values = values.reshape(len(zeniths), len(azimuths))

# This (from http://old.nabble.com/2D-polar-surface-plot-td28896848.html)
# works fine
##############
# Create a polar axes
# ax = subplot(111, projection='polar')
# pcolor plot onto it
# c = ax.pcolor(theta, zeniths, values)
# show()

r, t = np.meshgrid(zeniths, azimuths)

x = r*np.cos(t)
y = r*np.sin(t)

contour(x, y, values)

当我运行时，我收到错误 TypeError: Inputs x and y must be 1D or 2D. . 我不知道为什么我会这样，因为x和y都是2D . 难道我做错了什么？

此外，将我的模型返回的值放入列表然后重新整形它似乎相当笨拙 . 有一个更好的方法吗？

python numpy matplotlib

2 回答

  • 3

    x，y和值的形状必须相同 . 您的数据形状是：

    >>> x.shape, y.shape, values.shape
((36, 7), (36, 7), (7, 36))

    所以将轮廓（x，y，值）改为轮廓（x，y，值.T） .

    回复于
  • 22

    您应该能够像往常一样使用带有极坐标图的 ax.contour 或 ax.contourf ...但是您的代码中有一些错误 . 您将事物转换为弧度，但在绘制时使用度数值 . 此外，当它需要 theta, r 时，您将 r, theta 传递给轮廓 .

    作为一个简单的例子：

    import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate Data -----------------------------------------
# Using linspace so that the endpoint of 360 is included...
azimuths = np.radians(np.linspace(0, 360, 20))
zeniths = np.arange(0, 70, 10)

r, theta = np.meshgrid(zeniths, azimuths)
values = np.random.random((azimuths.size, zeniths.size))

#-- Plot... ------------------------------------------------
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
ax.contourf(theta, r, values)

plt.show()

    enter image description here

    回复于

相关问题