Python 2.7 如何在Matplotlib（Numpy）中生成MATLAB绘图（插值）？

我正试图遵循一个MATLAB的meshgrid+插值示例。找到了示例代码。在该站点上，我将介绍以下示例：示例–在曲面上显示非均匀数据

现在，我想用Python（Numpy+Matplotlib）生成一个类似于MATLAB中显示的图。这是MATLAB生成的曲线图：

我在Python中执行此操作时遇到问题。以下是我在Python 2.7中的代码和输出：

from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.random.rand(200)*16 - 8
y = np.random.rand(200)*16 - 8
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(r)/r

xi = np.linspace(min(x),max(x), 100)
yi = np.linspace(min(y),max(y), 200)

X,Y = np.meshgrid(xi,yi)

Z = griddata(x, y, z, X, Y, interp='linear')

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,cmap=cm.jet)

下面是我尝试使用matplotlib和NumPy执行此操作的结果

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有人能帮我在matplotlib中重新创建MATLAB绘图，作为网格或曲面绘图吗？

因此，外观上的主要差异似乎与MATLAB绘制的默认行数有关，可以通过增加

rstride

和

cstride

进行调整。就颜色而言，为了正确缩放颜色贴图，在这种情况下最好设置您的限制，

vmin

和

vmax

，因为当自动设置时，它将使用Z的最小值和最大值，但在这种情况下，它们都是

nan

，因此您可以使用

np.nanmin

和

np.nanmax

from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.random.rand(200)*16 - 8
y = np.random.rand(200)*16 - 8
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(r)/r

xi = np.linspace(min(x),max(x), 100)
yi = np.linspace(min(y),max(y), 200)

X,Y = np.meshgrid(xi,yi)

Z = griddata(x, y, z, X, Y, interp='linear')

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5, cmap=cm.jet, vmin=np.nanmin(Z), vmax=np.nanmax(Z), shade=False)
scat = ax.scatter(x, y, z)

不幸的是，在matplotlib中，我遇到了一些恼人的重叠/剪裁问题，Axes3d并不总是正确地确定对象的显示顺序

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我在运行代码时遇到此错误：

回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，文件“C:\Python27\lib\site packages\matplotlib\mlab.py”，第2619行，griddata raise VALUERROR（“输出网格必须具有恒定间距”）ValueError：使用interp='linear'

pseudocubic时，输出网格必须具有恒定的间距：谢谢。似乎限制是我的主要问题。我有一些问题：a.我尝试了max（Z），我得到了以下结论：“ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。在尝试np.max（Z）时，请使用a.any（）或a.all（）我得到了与np.nanmax（Z）相同的答案。但是max（Z）没有为我返回NaN。你用什么代码看到max（Z）=NaN？b.在scipy的griddata（）中这样做有好处吗？也就是说，你知道scipy提供的任何东西对这种插值更好吗？（a）存在的问题是，您正在

ndarray

上使用内置的

max

，您要使用的是

np.max（Z）

或

Z.max（）

（b）scipy的griddata比matplotlib中包含的选项更多。我认为matplotlib应该更像matlab的实现，在这种情况下工作得很好。就个人而言，我总是使用scipy，但这可能只是习惯问题。谢谢。最后一个问题：我注意到您使用了“从matplotlib导入cm，颜色”。您在哪里使用了“颜色”？这是用于着色的吗？啊，对不起，最初我只是在玩

norm

，但最终不需要它。我现在已经从示例中删除了它。如果您想要颜色的日志缩放，例如，

norm=colors.LogNorm（）

。嘿，谢谢。完整帖子中的所有问题都已回答。不幸的是，我似乎必须调查一下SciPy。