Python 在matplotlib中使用不规则采样覆盖图像和打印

我有来自模拟的数据，其中结果是两个参数的函数，

xval

和

yval

。

yval

的采样是规则的，但是

xval

的采样是不规则的

我有

xval

和

yval

对的每个组合的模拟结果，我可以用等高线图绘制结果。以下是一个简化的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors

xval = np.array([ 10,  15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 250, 500])
yval = np.array([ 6, 12, 16, 22, 26, 32, 38, 42, 48, 52, 58, 62, 68, 74, 78, 84, 88, 94])

xx, yy = np.meshgrid(xval, yval)
sim = np.exp(-(xx/20))   # very deterministic simulation!

levels = np.sort(sim.mean(axis=0))

plt.clf()
plt.contour(xval, yval, sim, colors='k', vmin=1e-10, vmax=sim.max(), levels=levels)

我特意将等高线的标高设置为模拟值。结果如下：

现在，我想将

sim

阵列作为图像覆盖在此等高线图上。我使用了以下命令：

plt.imshow(sim, interpolation='nearest', origin=1, aspect='auto', vmin=1e-10, vmax=sim.max(),
           extent=(xval.min(), xval.max(), yval.min(), yval.max()), norm=colors.LogNorm())

结果如下：

正如您所见，等高线和

sim

数据在绘图中不匹配，尽管它们应该匹配。这似乎很正常，因为

imshow

方法没有将

xval

和

yval

值作为参数，因此它不知道提供模拟的

（xval，yval）

点

现在的问题是：如何使图像数据与轮廓匹配？我是否需要重新插入sim卡阵列，或者在

matplotlib

中是否有其他我可以使用的命令？

您想要使用的命令，需要输入x和y坐标

plt.pcolormesh(xx,yy,sim)

完整示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors

xval = np.array([ 10,  15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 250, 500])
yval = np.array([ 6, 12, 16, 22, 26, 32, 38, 42, 48, 52, 58, 62, 68, 74, 78, 84, 88, 94])

xx, yy = np.meshgrid(xval, yval)
sim = np.exp(-(xx/20.))   # very deterministic simulation!

levels = np.sort(sim.mean(axis=0))

plt.contour(xval, yval, sim, colors='k', vmin=1e-10, vmax=sim.max(), levels=levels)

plt.pcolormesh(xx,yy,sim,  vmin=1e-10, vmax=sim.max(), norm=colors.LogNorm())

plt.show()