実験データのカラー2D分布図の作り方

実験やフィールドワークで得た、2D座標(x,y)とdataの組から
2D分布図をつくりたい。

サンプルデータ

python3.6.py

import numpy as np

n    = 100                            #　100ポイントのデータ
x    = np.random.rand(n)              # x座標
y    = np.random.rand(n)              # y座標
data = np.sin( x * np.pi + y * np.pi) # 例えばsinデータとします

x	y	data
0.414107	0.258962	0.855795
0.746765	0.106237	0.445567
0.886290	0.200612	-0.269632
...	...	...

このようなデータとします。
格子点上のデータでもよい

散布図を使った例

散布図の各点の色をデータに対応させます。
格子点上のデータだとマーカーを四角にするときれいに見えるかもしれない。

python3.6.py

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x,y,c=data,s=400,marker="s")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.colorbar()

pcolorを使った例

格子点上にデータがあればnp.meshgridがいい感じに使えるかもしれないが、
そうでないときはmeshgrid上にデータを補完してpcolorで描画する。
補完には　scipy.interpolate の Rbf　を使う

python3.6.py

from scipy.interpolate import Rbf

def rbf_plot( x, y, z,
              xlim=[],ylim=[],epsilon=2, n=100,
              markersize= 200, file = ""
            ):
    # x          : x座標        numpy.array
    # y          : y座標        numpy.array
    # z          : データ       numpy.array
    # xlim       : 図のx軸範囲   list / numpy.array
    # ylim       : 図のy軸範囲   list / numpy.array
    # epsilon    : Rbfのパラメタ int
    # n          : 補完点数      int
    # markersize : 散布図マーカーのサイズ int
    # file       : 保存図のファイル名　   str

    if not xlim: xlim=[np.min(x),np.max(x)]
    if not ylim: ylim=[np.min(y),np.max(y)] 

    tx = np.linspace(*xlim,n)
    ty = np.linspace(*ylim,n)
    XI, YI = np.meshgrid(tx, ty)
    rbf = Rbf(x, y, z, epsilon=epsilon) 
    ZI = rbf(XI, YI)

    plt.subplot(1, 1, 1)
    plt.pcolor(XI, YI, ZI)
    plt.scatter(x, y, c=z, s=markersize,edgecolor="white")
    plt.title('RBF interpolation - multiquadrics')
    plt.xlim(xlim)
    plt.ylim(ylim)
    plt.colorbar()
    if file: plt.savefig(file)
    plt.show()

#実行
rbf_plot(x,y,data,xlim=[0,1],ylim=[0,1],file="output.png")

注意：分布が滑らかであるという確証があるときだけ使うこと。

python3.6.py

rbf_plot(x,y,data,
         xlim=[-4,4],ylim=[-4,4],
         markersize=0,file="output.png"
        )

当然データの座標より広い範囲を指定してはいけない