Python 我有描述我的数据的数组'；的空间位置和关联值。如何将其制作成网格？

我对空间数据进行了奇怪的整理。它描述了温度之类的东西。有两个空间坐标数组，

x

和

y

。以下是这些数据的排列方式：

plt.scatter(x,y, c=x.index, cmap=plt.cm.rainbow)
for label, xi, yi in zip([str(s) for s in range(x.size)], x, y):
    plt.annotate(label, xy=(xi, yi))
plt.show()

我还有一个描述温度场的向量

u

。每个条目

u[i]

对应于位置

x[i]

和

y[i]

如何将

u

重塑为网格，其中每个网格位置对应于

x

和

y

描述的位置？例如，这可以允许我将

u

的网格放入

plt.contourf

中，它看起来类似于

plt.scatter（x，y，c=u）

。我不想假设网格是正方形的

以下是我迄今为止所尝试的：

nx = len(np.unique(x))
ny = len(np.unique(y))
U = np.reshape(u, (nx, ny))

---

一列中所有

x

的值是否完全相同？如果是这样的话，我很确定你可以简单地

lexsort

x

和

y

。这将为您提供一个索引向量，然后将其应用于

x

，

y

和

u

，

x

是一个向量，而不是矩阵，因此我认为它只有一列。数值不尽相同。我是指绘图中的表观列。例如

x[[0、3、23、34等]

将是最左边的列。还是不完全一样吗？@PaulPanzer是的，它们完全一样。我将如何使用

lexsort

？类似于

idx=np.lexsort（（x，y））

（可能您必须交换x和y，不确定）。然后是

xo=x[idx]

yo=y[idx]

uo=u[idx]

。一列中所有

x

的值是否完全相同？如果是这样的话，我很确定你可以简单地

lexsort

x

和

y

。这将为您提供一个索引向量，然后将其应用于

x

，

y

和

u

，

x

是一个向量，而不是矩阵，因此我认为它只有一列。数值不尽相同。我是指绘图中的表观列。例如

x[[0、3、23、34等]

将是最左边的列。还是不完全一样吗？@PaulPanzer是的，它们完全一样。我将如何使用

lexsort

？类似于

idx=np.lexsort（（x，y））

（可能您必须交换x和y，不确定）。然后

xo=x[idx]

yo=y[idx]

uo=u[idx]

。