
本文档旨在指导读者使用 Matplotlib 库,结合 SciPy 的插值方法,根据稀疏的温度数据绘制圆形热力图。我们将详细介绍如何通过添加边界数据点来改善插值效果,避免出现热力图呈现为八边形的问题,最终生成更符合预期的圆形温度分布图。
首先,确保已经安装了以下必要的 Python 库:
可以使用 pip 命令进行安装:
pip install pandas numpy matplotlib scipy
假设我们有一个名为 tcdata.csv 的 CSV 文件,其中包含 x 坐标、y 坐标和对应的温度值。为了获得更准确的圆形热力图,我们需要在数据集中添加四个角点的数据。以下是一个示例 tcdata.csv 文件的内容:
x,y,temp -140,0,397.32 -100,90,396.76 -100,-90,396.34 -70,0,396 -50,44,395.34 -50,-44,395.57 0,140,396.37 0,70,395.82 0,0,393.52 0,-70,393.52 0,-140,395.61 50,44,395.82 50,-44,394.08 70,0,394.62 100,90,395.79 100,-90,395.25 140,0,396.12 -150,-150,398 150,150,398 150,-150,398 -150,150,398
注意最后四行,它们代表了热力图的四个角点,并赋予了相应的温度值(这里假设为 398)。
以下是使用 Matplotlib 绘制圆形温度热力图的 Python 代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
# Load temperature data from CSV file
file_path = 'tcdata.csv'
data = pd.read_csv(file_path)
# Extract coordinates and temperatures from the data
x = data['x']
y = data['y']
temperatures = data['temp']
# Set the radius for the circle
radius = 150
# Create a grid for interpolation
grid_x, grid_y = np.mgrid[-radius:radius:300j, -radius:radius:300j]
# Interpolate the temperature data over the grid
grid_temperatures = griddata((x, y), temperatures, (grid_x, grid_y), method='cubic')
# Create a circular mask to limit the heatmap within the circle
mask = np.sqrt(grid_x**2 + grid_y**2) > radius
grid_temperatures = np.ma.masked_where(mask, grid_temperatures)
# Create a custom color map: blue for the lowest, red for the highest, and green for intermediate temperatures
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('custom_heatmap', ['blue', 'green', 'red'], N=256)
# Plot the heatmap
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(grid_temperatures.T, extent=(-radius, radius, -radius, radius), origin='lower', cmap=cmap)
plt.colorbar(label='Temperature (°C)')
# Set the title
plt.title('Circular Temperature Distribution Heatmap')
# Disable the grid
plt.grid(False)
# Display the plot
plt.show()代码解释:
通过本文的教程,您已经学会了使用 Matplotlib 和 SciPy 绘制圆形温度热力图的方法。关键步骤包括数据准备、数据插值、创建圆形掩码和绘制热力图。通过添加边界数据点,可以显著改善插值效果,避免出现热力图呈现为八边形的问题。希望本教程能帮助您更好地可视化温度数据,并应用于实际项目中。
以上就是使用 Matplotlib 绘制圆形温度热力图教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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