Python:3種のデータで2次元カラーマップを作成したい

Question

Python:3種のデータで2次元カラーマップを作成したい

data1 = [[869.30407715 681.95483398 167.41992188]
[869.09869385 681.91021729 167.3782959 ]
[868.80609131 682.3480835 167.6541748 ]
[867.99743652 680.9130249 167.42980957]
[867.96838379 680.31964111 167.5559082 ]
[868.19403076 680.50714111 167.58630371]
[867.22027588 682.73931885 163.44030762]]

というデータがあるとします。
このとき，一列目はx, 二列目はy, 三列目はdens(densityの事)に該当します。
座標(x,y)におけるdensityをカラーマップで表示したいです。

#試したこと
まず手始めに単純に

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cf = ax.contourf(data1[:,0], data1[:,1], data1[:,2], cmap = 'viridis')
cbar = fig.colorbar(cf)
plt.show()

と書くと、

Input z must be a 2D array.

というエラーが出ました。

pcolormapやcontourfについて，どれもdensに該当する部分がx,yの関数で書かれているものばかりでどうしたら今回の場合(x,y)のとき値がdensと紐付けられてcolor mapを作成出来るのかが知りたいです。

素人質問で大変失礼しますがよろしくお願いいたします
。

Comments

[jbpb0]

x, yで散布図描いたら、かなり位置が偏ってて、データがあるところの間にかなり隙間がありますけど、データが無いところはどうしたいのでしょうか?
補間して全部滑らかにつなげて色を付けたいのですか?
それとも、データがあるところだけ色を付けたいのですか?

[Lily1007]

お返事誠にありがとうございます。
はい、補完して全部滑らかに繋げて色をつけたいです。

[jbpb0]

単純な補間だと、データが無いところは埋められないです
下記を実行してみてください

data1 = [[869.30407715, 681.95483398, 167.41992188],
[869.09869385, 681.91021729, 167.3782959 ],
[868.80609131, 682.3480835, 167.6541748 ],
[867.99743652, 680.9130249, 167.42980957],
[867.96838379, 680.31964111, 167.5559082 ],
[868.19403076, 680.50714111, 167.58630371],
[867.22027588, 682.73931885, 163.44030762]]

import numpy as np
import scipy.interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

data1np = np.array(data1)
x = data1np[:, 0]
y = data1np[:, 1]
z = data1np[:, 2]

n = 50
pad = 0.1
xi, yi = np.linspace(x.min()-pad, x.max()+pad, n), np.linspace(y.min()-pad, y.max()+pad, n)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

#zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='linear')
zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic')

plt.pcolormesh(xi, yi, zi, cmap="jet")
plt.contour(xi, yi, zi, colors=["black"])
plt.scatter(x, y)
plt.show()

plt.contourf(xi, yi, zi, cmap="jet")
plt.scatter(x, y)
plt.show()

[Lily1007]

返信がおそくなり、大変申し訳ございません。
無事plotすることが出来ました。その他の色のグラデーションやnやpadの値乃調整については自分で行います。
そもそも、np.meshgrid(xi, yi) を用いてziの値を対応させる必要性ならびにその書き方の知識が無かったので非常に助かりました。
改めてお礼申し上げます。

Answer 1

単純な補間だと、データが無いところは埋められないです
下記を実行してみてください

data1 = [[869.30407715, 681.95483398, 167.41992188],
[869.09869385, 681.91021729, 167.3782959 ],
[868.80609131, 682.3480835, 167.6541748 ],
[867.99743652, 680.9130249, 167.42980957],
[867.96838379, 680.31964111, 167.5559082 ],
[868.19403076, 680.50714111, 167.58630371],
[867.22027588, 682.73931885, 163.44030762]]

import numpy as np
import scipy.interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

data1np = np.array(data1)
x = data1np[:, 0]
y = data1np[:, 1]
z = data1np[:, 2]

n = 50
pad = 0.1
xi, yi = np.linspace(x.min()-pad, x.max()+pad, n), np.linspace(y.min()-pad, y.max()+pad, n)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

#zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='linear')
zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic')

plt.pcolormesh(xi, yi, zi, cmap="jet")
plt.contour(xi, yi, zi, colors=["black"])
plt.scatter(x, y)
plt.show()

plt.contourf(xi, yi, zi, cmap="jet")
plt.scatter(x, y)
plt.show()