Руководство по визуализации с использованием pcolor в Matplotlib

Введение

Этот туториал представляет собой введение в использование pcolor в Matplotlib. Pcolor позволяет генерировать 2D-графики в стиле изображения, и мы покажем, как его использовать в Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Простой демо с использованием pcolor

Первым шагом является создание простого демо с использованием pcolor. Это покажет, как создать базовый график с использованием pcolor.

Z = np.random.rand(6, 10)

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)

c = ax0.pcolor(Z)
ax0.set_title('default: no edges')

c = ax1.pcolor(Z, edgecolors='k', linewidths=4)
ax1.set_title('thick edges')

fig.tight_layout()
plt.show()

Сравнение pcolor с похожими функциями

Вторым шагом является сравнение pcolor с похожими функциями, такими как pcolormesh, imshow и pcolorfast. Это поможет вам понять различия между этими функциями и когда использовать каждую из них.

## make these smaller to increase the resolution
dx, dy = 0.15, 0.05

## generate 2 2d grids for the x & y bounds
y, x = np.mgrid[-3:3+dy:dy, -3:3+dx:dx]
z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)
## x and y are bounds, so z should be the value *inside* those bounds.
## Therefore, remove the last value from the z array.
z = z[:-1, :-1]
z_min, z_max = -abs(z).max(), abs(z).max()

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

ax = axs[0, 0]
c = ax.pcolor(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max)
ax.set_title('pcolor')
fig.colorbar(c, ax=ax)

ax = axs[0, 1]
c = ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max)
ax.set_title('pcolormesh')
fig.colorbar(c, ax=ax)

ax = axs[1, 0]
c = ax.imshow(z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max,
              extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()],
              interpolation='nearest', origin='lower', aspect='auto')
ax.set_title('image (nearest, aspect="auto")')
fig.colorbar(c, ax=ax)

ax = axs[1, 1]
c = ax.pcolorfast(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max)
ax.set_title('pcolorfast')
fig.colorbar(c, ax=ax)

fig.tight_layout()
plt.show()

Pcolor с логарифмической шкалой

Третий шаг - создать график pcolor с логарифмической шкалой. Это полезно, когда у вас есть данные с широким диапазоном значений.

N = 100
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, N), np.linspace(-2, 2, N))

## Низкий горб с выступом.
## Потребуется, чтобы ось z/цветов была в логарифмической шкале, чтобы мы увидели как горб, так и выступ.
## Линейная шкала показывает только выступ.
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
Z = Z1 + 50 * Z2

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)

c = ax0.pcolor(X, Y, Z, shading='auto',
               norm=LogNorm(vmin=Z.min(), vmax=Z.max()), cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(c, ax=ax0)

c = ax1.pcolor(X, Y, Z, cmap='PuBu_r', shading='auto')
fig.colorbar(c, ax=ax1)

plt.show()

Резюме

В этом туториале показано, как использовать pcolor в Matplotlib. Мы начали с простого демо с использованием pcolor, затем сравнили pcolor с похожими функциями, такими как pcolormesh и imshow. Наконец, мы создали график pcolor с логарифмической шкалой.