Matplotlib画圆形温度热力图教程

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本文档详细介绍了如何使用 Matplotlib 库，结合 SciPy 插值方法，根据稀疏的温度数据绘制出美观且符合预期的圆形热力图。为避免热力图呈现为不自然的八边形，本文着重讲解了通过在数据集中添加边界角点数据来优化插值效果的关键技巧。教程内容涵盖了必要的 Python 库（pandas, numpy, matplotlib, scipy）的安装，数据准备，代码实现（包括数据加载、插值、圆形掩码创建、自定义颜色映射以及热力图绘制），并对插值方法选择、数据质量、颜色映射以及边界数据处理等注意事项进行了深入探讨。通过本教程，读者将掌握利用 Matplotlib 可视化温度数据，并将其应用于实际项目中的实用技能。

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。

1. 准备工作

首先，确保已经安装了以下必要的 Python 库：

• pandas: 用于数据读取和处理。
• numpy: 用于数值计算。
• matplotlib: 用于绘图。
• scipy: 用于数据插值。

可以使用 pip 命令进行安装：

pip install pandas numpy matplotlib scipy

2. 数据准备

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）。

3. 代码实现

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：

1. 导入必要的库: 导入 pandas, numpy, matplotlib 和 scipy 库。
2. 加载数据: 使用 pandas 从 CSV 文件中加载数据。
3. 提取数据: 从数据集中提取 x 坐标、y 坐标和温度值。
4. 设置半径: 定义圆形热力图的半径。
5. 创建网格: 使用 np.mgrid 创建一个二维网格，用于插值。
6. 数据插值: 使用 scipy.interpolate.griddata 函数对温度数据进行插值。这里使用了三次插值 (method='cubic')，可以根据实际情况选择其他插值方法，如线性插值 (linear) 或最近邻插值 (nearest)。三次插值通常能提供更平滑的结果。
7. 创建圆形掩码: 创建一个圆形掩码，用于限制热力图的显示范围。超出圆形范围的区域将被遮盖。
8. 创建自定义颜色映射: 使用 matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap 创建一个自定义的颜色映射，将蓝色映射到最低温度，红色映射到最高温度，绿色映射到中间温度。
9. 绘制热力图: 使用 plt.imshow 函数绘制热力图。extent 参数定义了热力图的坐标范围，origin='lower' 确保图像的原点位于左下角。
10. 添加颜色条: 使用 plt.colorbar 函数添加颜色条，用于显示温度与颜色的对应关系。
11. 设置标题和禁用网格: 设置图表的标题，并禁用网格显示。
12. 显示图像: 使用 plt.show 函数显示绘制的热力图。

4. 注意事项

• 插值方法选择: griddata 函数提供了多种插值方法。根据数据的特点和所需的精度，可以选择合适的插值方法。三次插值通常能提供更平滑的结果，但计算量也更大。
• 数据质量: 插值结果的准确性很大程度上取决于原始数据的质量和密度。如果数据过于稀疏，插值结果可能不够准确。增加数据点可以提高插值精度。
• 颜色映射: 选择合适的颜色映射可以更清晰地展示温度分布。可以根据实际需求调整颜色映射的范围和颜色梯度。
• 边界数据: 确保在热力图的边界添加足够的数据点，特别是四个角点，以避免出现八边形或其他不规则形状。

5. 总结

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。

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