コンター図の任意の断面をプロットしたい。

Question

実現したいこと

コンター図の任意の断面をプロットしたいです。シミュレーションソフトからエクスポートした数値データを使って図のようなコンター図を作成することはできたのですが、任意の断面（例えばz = 3 や y = 0.7など）をプロットすることができずにいます。

発生している問題・分からないこと

どのようなコードを書けばプロットを得られるのかわからず、質問させていただきました。

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
%matplotlib inline

data = np.genfromtxt('DFC-Z_Y-Temp-utf8.csv', skip_header=1, delimiter=',')
y = np.transpose(data)[3]
z = np.transpose(data)[4]
T = np.transpose(data)[1]

# Create grid values first.
yi = np.linspace(min(y), max(y), 1000)
zi = np.linspace(min(z), max(z), 1000)
yi, zi = np.meshgrid(yi, zi)

# Interpolate the z values on the grid.
Ti = griddata((y, z), T, (yi, zi), method='cubic') # linear / nearest / cubic

# Contour
fig = plt.figure(figsize=(15,3))
# contour = plt.contour(zi, yi, Ti, levels=128, cmap='jet')
contour = plt.contourf(zi, yi, Ti, levels=128, cmap='jet') # tubro, plasma, magma, viridis
plt.colorbar(contour)
plt.xlabel('z')
plt.ylabel('y')

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

同様の問題を扱っている記事が見当たらなかったので、ここに質問させていただきました。

補足

JupyterLabでグラフ作成をしております。

Answer 1

すみません自己解決しました

import numpy as np
#import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.interpolate import griddata
# import japanize_matplotlib
%matplotlib inline
# matplotlib widget    # 3Dプロットをぐりぐりできます。
# %matplotlib tk
引用テキスト
data = np.genfromtxt('DFC Z_Y Temp.csv', skip_header=1, delimiter=',')
y = np.transpose(data)[3]
z = np.transpose(data)[4]
T = np.transpose(data)[1]
引用テキスト
print(min(y), max(y), min(z), max(z), min(T), max(T))
print('MaxT-MinT is ', max(T)-min(T))
引用テキスト
# Contourf
# fig = plt.figure()
fig = plt.figure(figsize=(15,3))
contour = plt.contourf(zi, yi, Ti, levels=128, cmap='jet') # tubro, plasma, magma, viridis
cbar = plt.colorbar(contour, shrink=1, aspect=10)
cbar.set_label('T [℃]')
引用テキスト
# Customize the plot
plt.xlabel('z [mm]')
plt.ylabel('y [mm]')
引用テキスト
# plt.savefig('contourf.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
引用テキスト
# Extract cross-section data
target = 1    # make sure min(y) < target < max(y)
ind = round((target - min(y)) / spacing)
引用テキスト
y_cross_section = yi[ind][0] ; print(y_cross_section)
z_cross_section = zi[yi == y_cross_section]
T_cross_section = Ti[yi == y_cross_section]
引用テキスト
# Plot the cross-section
plt.figure()
plt.plot(z_cross_section, T_cross_section, c='C1', label=f'y={y_cross_section:.1f}')
plt.xlabel('z [mm]')
plt.ylabel('T [℃]')
plt.legend()
引用テキスト
# plt.savefig('Tvsz.png', dpi=150, bbox_inches='tight')