Python 从matplotlib中的三列阵列打印等高线

我有一个三列数组，包含两个参数，x轴和y轴，以及这两个参数的卡方。我应该用这两个参数做一个网格，然后根据卡方值绘制1-sigma、2-sigma和3-sigma等高线。如何在matplotlib中执行此操作？ 这是我的密码： x（1.txt文件中的第二列）和y（第三列）应该从最小到最大排列，为了制作x和y轴，我认为可以使用meshgrid。z（“1.txt”文件中的第一列）是卡方

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import griddata
x = np.genfromtxt('1.txt', usecols=(1))
y = np.genfromtxt('1.txt', usecols=(2))
z = np.genfromtxt('1.txt', usecols=(0))
plt.figure()
X, Y = np.meshgrid(x,y) 
Z= griddata(x,y,z,X,Y)
contour=plt.contour(X,Y,Z)
plt.show()

此代码将遇到以下错误： RuntimeError:若要在griddata中使用interp='nn'（自然邻居插值），必须安装natgrid。请从安装它，或改用interp='linear'

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当我使用interp='linear'时，运行代码会持续很长时间而没有任何结果。有什么办法可以解决这个问题吗？

看起来您正在创建一个列中所有值的“网格”。相反，您可能希望以递增的顺序创建一个规则的数字网格。例如，在数据的最小值和最大值之间使用100个值

X = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
Y = np.linspace(y.min(), y.max(), 100)
Z = griddata(x, y, z, xi, yi, interp='linear')
contour=plt.contour(X, Y, Z)

另请参阅

但是请注意，

matplotlib.mlab.griddata

已在较新版本的matplotlib中删除。报告告诉您一些备选方案

特别是考虑使用原始值“代码> x，y，z＜/代码>，

直接绘制三角形轮廓。

plt.tricontour(x,y,z)

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如果没有任何示例数据、尝试的代码和所需的示例输出（如果可能），将很难在这里获得具体的解决方案。你应该看看如何根据你的建议创建一个等高线图，我可以得到等高线图。然而，还有一些额外的轮廓线。而且我也不能正确地得到2西格玛轮廓线。有没有办法只得到1-sigma、2-sigma和3-sigma等高线而不需要任何额外的线？对不起，我不知道2D数据集的2-sigma等高线是什么。如果你能在问题中解释一下，我可能会提供进一步的帮助。它实际上是一个3D数据集：参数x、参数y和卡方检验。好的，但是卡方检验的哪些值对应于1-sigma、2-sigma和3-sigma？那么，你的意思是我应该添加一行，例如“levels=[0,2.6,5.2,9.5]”，根据1-sigma进行调整，2-西格玛和3-西格玛。然后用“plt.tourtf（X，Y，Z，levels=levels，colors=['g'，'r'，'b']）绘制它，以得到正确的结果。我说得对吗？