파이썬은 matplotlib에 대해 큰 데이터 배열을 그리드로 변환합니다

Question

matplotlib에서 사용할 수있는 입력 배열을 격자 배열로 변환하기 위해 정의 된 함수를 사용하고 싶습니다. 더 큰 데이터를 가진 예를 보려면 내 griddata.zip 파일을보십시오. 배열은 예를 들어 x = [0,1.0,2.0], y = [0.0,10.0,20.0], z = [0.0, 20.0, 50.0]과 같으며 길이가 같고 x-y 표에 플롯되어 있어야합니다. : 기본적으로이 문제에 대한 답변이 일부있었습니다. 가능한 용액 M4rtini 주어진 하였다

from numpy import linspace, meshgrid 
import numpy as np 
from pprint import pprint 
from scipy.interpolate import griddata 

def grid(x, y, z, resX=100, resY=100): 
    "Convert 3 column data to matplotlib grid" 
    grid_x, grid_y = np.mgrid[min(x): max(x):1j * resX, min(y): max(y):1j * resY] 
    Z = griddata(np.array(zip(x, y)), np.array(z), (grid_x, grid_y), method='nearest') 
    return grid_x, grid_y, Z 

x =[0,1.0,2.0] 
y = [0.0,10.0,20.0] 
z = [0.0, 20.0, 50.0] 

X,Y,Z = grid(x,y,z) 

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 

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

ax.plot_surface(X,Y,Z) 
plt.show() 

플롯 출력이 큰 데이터 파일과 같이 표시한다 : Image of Plot output

Answer 1

from numpy import linspace, meshgrid 
import numpy as np 
from pprint import pprint 
from scipy.interpolate import griddata 

def grid(x, y, z, resX=100, resY=100): 
    "Convert 3 column data to matplotlib grid" 
    grid_x, grid_y = np.mgrid[min(x): max(x):1j * resX, min(y): max(y):1j * resY] 
    Z = griddata(np.array(zip(x, y)), np.array(z), (grid_x, grid_y), method='nearest') 
    return grid_x, grid_y, Z 


x =[0,1.0,2.0] 
y = [0.0,10.0,20.0] 
z = [0.0, 20.0, 50.0] 

X,Y,Z = grid(x,y,z) 

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 

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

ax.plot_surface(X,Y,Z) 
plt.show() 

다른 보간 방법의 상관이 테스트 데이터가 실패.