如何在python中绘制密度图? - python

我有一个.txt文件,其中包含2D地图中规则间隔的点的x,y值,第三个坐标是该点的密度。

4.882812500000000E-004  4.882812500000000E-004  0.9072267
1.464843750000000E-003  4.882812500000000E-004   1.405174
2.441406250000000E-003  4.882812500000000E-004   24.32851
3.417968750000000E-003  4.882812500000000E-004   101.4136
4.394531250000000E-003  4.882812500000000E-004   199.1388
5.371093750000000E-003  4.882812500000000E-004   1278.898
6.347656250000000E-003  4.882812500000000E-004   1636.955
7.324218750000000E-003  4.882812500000000E-004   1504.590
8.300781250000000E-003  4.882812500000000E-004   814.6337
9.277343750000000E-003  4.882812500000000E-004   273.8610

当我使用以下命令在gnuplot中绘制此密度图时:

set palette rgbformulae 34,35,0
set size square
set pm3d map
splot "dens_map.map" u 1:2:(log10($3+10.)) title "Density map"`

这给了我这个美丽的形象:

现在,我想使用matplotlib获得相同的结果。

参考方案

我的目标是获得更完整的答案,包括选择颜色图和颜色轴的对数归一化。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import LogNorm
import numpy as np
x, y, z = np.loadtxt('data.txt', unpack=True)
N = int(len(z)**.5)
z = z.reshape(N, N)
plt.imshow(z+10, extent=(np.amin(x), np.amax(x), np.amin(y), np.amax(y)),
        cmap=cm.hot, norm=LogNorm())
plt.colorbar()
plt.show()

我在这里假设您的数据可以通过简单的整形转换为二维数组。如果不是这种情况,那么您就需要更加努力地以这种形式获取数据。如果您的数据位于网格上,那么使用imshow而不是pcolormesh会更有效(看起来确实如此)。上面的代码片段生成以下图像,该图像非常接近您想要的图像:

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