Преобразование интерполяционного графика matplotlib в графические методы Plotly - PullRequest
Новая
       7

Преобразование интерполяционного графика matplotlib в графические методы Plotly

0 голосов
/ 29 октября 2019

Я построил интерполированные данные в цветовом пространстве, чтобы заполнить и отобразить недостающие данные (температуры) в воображаемом офисном пространстве между местами расположения датчиков.

Реализация блокнота заключалась в том, чтобы выяснить, можно ли это сделать в первую очередь. Теперь я хочу добавить интерактивность в виде ползунка диапазона, чтобы увидеть различия в данных во времени. Это означает, что мне придется использовать Plotly. Я не очень знаком с их библиотекой и хотел бы получить несколько советов о том, как добиться результатов, аналогичных приведенным ниже

Я уже просил помощи на их форуме, но безрезультатно. 

from scipy.interpolate.rbf import Rbf #Radial basis functions
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np



im = plt.imread('C:\\Users\\definitely_not_me\\Downloads\\floor_plan.jpg')

# Create Figure and Axes objects
fig,ax = plt.subplots(1)

# Display the image on the Axes
implot = ax.imshow(im)

# Define location of "sensors" on the axes
x = [100, 100, 100, 250, 250, 250, 400, 400, 400]
y = [100, 350, 600, 100, 350, 600, 100, 350, 600]
z = [22, 23, 22, 22, 25, 15, 21, 22, 22] #temperatures

rbf_adj = Rbf(x, y, z, function = 'gaussian')

# Set extent to which colour mesh stretches over
# the underlying image
x_fine = np.linspace(0, 1000, 81)
y_fine = np.linspace(0, 700, 82)

x_grid, y_grid = np.meshgrid(x_fine, y_fine)

z_grid = rbf_adj(x_grid.ravel(), y_grid.ravel()).reshape(x_grid.shape)


# plot the pcolor on the Axes. Use alpha to set the transparency
p=ax.pcolor(x_fine, y_fine, z_grid, alpha=0.3)
ax.invert_yaxis() #invert Y axis for X and Y to have same starting point


# Add a colorbar for the pcolor field
fig.colorbar(p,ax=ax)

plt.savefig('heatmap.png')

Вот итоговый результат.

Яизвестно об их учебниках по интерполяции в ползунках диапазона * и , но взаимодействие между их графической библиотекой и стандартными библиотеками Python для науки о данных довольно мутно для новичка. Например, что будет эквивалентно pcolor в Plotly? Как RBF Сципи будет взаимодействовать с фигурами Плотли? И т. Д.

...