Ответ 1
Для данного пути вы можете получить такие точки:
p = cs.collections[0].get_paths()[0]
v = p.vertices
x = v[:,0]
y = v[:,1]
Matplotlib - извлечение данных из контурных линий
Я хотел бы получить данные из одного контура равномерно распределенных 2D-данных (изображений, подобных данным).
Основываясь на примере, найденном в аналогичном вопросе: Как я могу получить значения (x, y) строки, которые обозначены контурным графиком (matplotlib)?
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = [1,2,3,4]
>>> y = [1,2,3,4]
>>> m = [[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]
>>> cs = plt.contour(x,y,m, [9.5])
>>> cs.collections[0].get_paths()
Результатом этого вызова в cs.collections[0].get_paths() является:
[Path([[ 4. 1.625 ]
[ 3.25 2. ]
[ 3. 2.16666667]
[ 2.16666667 3. ]
[ 2. 3.25 ]
[ 1.625 4. ]], None)]
На основе графиков этот результат имеет смысл и, по-видимому, представляет собой совокупность (y, x) пар для контурной линии.
Кроме ручного циклирования по этому возвращаемому значению, извлечению координат и сборке массивов для линии, есть ли лучшие способы вернуть данные из объекта matplotlib.path? Есть ли ошибки, которые следует учитывать при извлечении данных из matplotlib.path?
Альтернативно, существуют ли альтернативы в пределах matplotlib или еще лучше numpy/scipy, чтобы сделать аналогичную вещь? Идеальная вещь заключалась бы в том, чтобы получить вектор с высоким разрешением пар (x, y), описывающих линию, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа, поскольку, как правило, мои наборы данных не являются небольшими или простыми, как пример выше.
Ответы
Ответ 2
from: http://matplotlib.org/api/path_api.html#module-matplotlib.path
Пользователи объектов Path не должны обращаться к массивам вершин и кодов непосредственно. Вместо этого они должны использовать iter_segments(), чтобы получить пары вершин/кодов. Это важно, поскольку многие объекты Path, как оптимизация, не сохраняют коды вообще, но имеют значение по умолчанию предоставленные для них iter_segments().
В противном случае я не уверен, в чем ваш вопрос. [Zip] - иногда полезная встроенная функция при работе с координатами. 1
Ответ 3
Я столкнулся с аналогичной проблемой и наткнулся на это обсуждение списка матплотбликов.
В принципе, можно отбросить график и вызвать базовые функции напрямую, а не супер удобно, но возможно. Решение также не является точным пикселем, так как, вероятно, в базовом коде происходит некоторая интерполяция.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib._cntr as cntr
import scipy as sp
data = sp.zeros((6,6))
data[2:4,2:4] = 1
plt.imshow(data,interpolation='none')
level=0.5
X,Y = sp.meshgrid(sp.arange(data.shape[0]),sp.arange(data.shape[1]))
c = cntr.Cntr(X, Y, data.T)
nlist = c.trace(level, level, 0)
segs = nlist[:len(nlist)//2]
for seg in segs:
plt.plot(seg[:,0],seg[:,1],color='white')
plt.show()
Ответ 4
Вершины всех путей могут быть возвращены в виде массива float64 просто через:
cs.allsegs[i][j] # for element j, in level i
Подробнее...
Просматривать коллекции и извлекать пути и вершины - не самая прямая и самая быстрая вещь. Возвращенный объект Contour фактически имеет атрибуты для сегментов с помощью cs.allsegs, который возвращает вложенный список формы [уровень] [элемент] [vertex_coord]:
num_levels = len(cs.allsegs)
num_element = len(cs.allsegs[0]) # in level 0
num_vertices = len(cs.allsegs[0][0]) # of element 0, in level 0
num_coord = len(cs.allsegs[0][0][0]) # of vertex 0, in element 0, in level 0
См. ссылку:https://matplotlib.org/3.1.1/api/contour_api.html