Matplotlibで3D Dataを2D color mapとしてプロットしたい

Question

X = [x1,x2,•••,xn]
Y = [y1,y2,•••,yn]
のような2次元座標と、その座標でのあるパラメータ
Z = [z1,z2,•••,zn]
のような、3次元データがあります。
このZはX,Yの関数としては書けません。
順番のみで関係し、(xn,yn)の時の値がznという具合です。

このようなデータがあって、横軸X、縦軸Yとして、Zの値の平面分布を下図のように値の大小によって異なる色を滑らかにプロットするにはどうすればいいでしょうか。

(https://www.earthdatascience.org/tutorials/visualize-digital-elevation-model-contours-matplotlib/ から引用)

調べると大体は
X,Y = numpy.meshgrid(X,Y)
Z = numpy.sin(X) + numpy.cos(Y)
のようにZがX,Yの関数として書いた場合のcontourとしての結果が出てきます。
しかし、前述のようにZはX,Yの関数として書くことはできません。

Comments

[tachikoma]

格子点ではなく、規則性を持たないN個のサンプル点から滑らかなcolormapを作りたいということですか？

[yuki0000]

はい、そうなります。ただ、元のデータがそういうデータなだけで、少し面倒な工夫してでもそのような図を作れれば良いです。

Answer 1

試せてないので情報ですが、補完が必要です。下記を参考にしてみて下さい。

Interpolation (scipy.interpolate)

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上記のコードを少しだけ編集したものを置いておきます。補完アルゴリズムやパラメータは適宜調整する必要があると思います。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 2-d tests - setup scattered data
x = np.random.rand(100)*4.0-2.0
y = np.random.rand(100)*4.0-2.0
z = x*np.exp(-x**2-y**2)
plt.scatter(x, y, c=z)
plt.colorbar()
plt.show()

# Interpolation: use RBF
from scipy.interpolate import Rbf

ti = np.linspace(-2.0, 2.0, 100)
XI, YI = np.meshgrid(ti, ti)
rbf = Rbf(x, y, z, epsilon=2)
ZI = rbf(XI, YI)

# plot the result
plt.subplot(1, 1, 1)
plt.pcolor(XI, YI, ZI)
plt.scatter(x, y, 100, z)
plt.title('RBF interpolation - multiquadrics')
plt.xlim(-2, 2)
plt.ylim(-2, 2)
plt.colorbar()
plt.show()

Comments

[yuki0000]

ありがとうございます。ただ一通り見てもやはりzがx,yで記述される場合のみのような気がするのですが、そうでない説明の箇所があればその箇所を教えていただけますでしょうか。文字検索をするので、数語だけコピペしていただくだけで結構です。

[tachikoma]

失礼、リンクが間違ってました（修正済み）

[tachikoma]

上記のコードではzを数式で計算していますが、それは必須条件ではないことに注意して下さい。scatterがかければ十分です。