Неполадки при построении двухмерного контура и трехмерных данных с использованием pd.DataFrames python - PullRequest
0 голосов
/ 16 мая 2018

В настоящее время я пытаюсь получить данные, а именно результаты моего эксперимента, который включал файлы сканирования xy, а затем вычерчивал их как функцию времени.Мне удалось получить их в панде DataFrame, который имеет форму (1027,281) в форме с осью х в качестве индекса, время в качестве метки столбца и значения для сканирования в качестве значений в df.Контурный сюжет выглядит следующим образом.

y = dftest.index.values
x = dftest.columns.values
z = dftest.values
X,Y = np.meshgrid(x,y)
z2 = np.ma.array(z)
z2_masked = np.ma.masked_where(z2 > 300, z2)
z2_masked = np.ma.masked_where(z2_masked < -5, z2_masked)
z3 = np.ma.filled(z2_masked, fill_value = 0)
plt.contourf(X, Y ,z3, 20, cmap = 'jet')
plt.colorbar()
plt.xlim(xmax = 175000)
plt.xticks(np.arange(0, 175000, step=50000))

PXRD с разрешением по времени, ось x = время, y = угол дифракции:

enter image description here

Во-первых, получается что-то, чтов обратном направлении, я хотел бы, чтобы значение x файлов сканирования было осью x, но вместо этого это ось y.Затем я хотел бы найти простой способ построения этого графика в виде трехмерной контурной карты или поверхности.Я думаю, что мои проблемы заключаются в форме данных, но я не совсем уверен, как их исправить.

каждый из моих DataFrame выглядит следующим образом:

           0.0       646.0       ...      181742.0   182390.0
x                                ...                         
0.996522   7.301625  3.914700    ...      8.224773   9.885618
1.000432  10.722788  7.379380    ...      8.474020  19.229299
1.004341   0.079724  5.567879    ...     -0.143427   2.684953
1.008251   4.738650  3.903460    ...     -1.162278   3.809588
1.012161   6.213206 -0.318955    ...      4.050190   1.454264
            ...       ...    ...           ...        ...
4.992126  -2.956039 -4.475446    ...     -2.816053  -4.556231
4.996036  -1.105434  1.274342    ...     -1.393612  -4.338330
4.999945  -0.536215  2.073975    ...     -2.727332  -1.083154
5.003855   5.983973  6.983155    ...      1.188320   3.657221
5.007765  -3.638785 -1.548692    ...     -5.225328  -2.164280

[1027 rows x 281 columns]

1 Ответ

0 голосов
/ 16 мая 2018

Для создания вашего контурного графика (игнорируя маскировку для простоты), разве это не работает?

x = dftest.index.values
y = dftest.columns.values
z = dftest.values
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = z.T
plt.contourf(X,Y,Z,20,cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()
...