问题描述
我有一个包含 2 个特征 (x,y) 的表 - 以及一个长度相同的向量，其中包含它们对应的值 (z)。
我正在尝试使用 matplotlib 将其打印为 2D 绘图，但出现错误：
TypeError: Input z must be at least a (2,2) shaped array,but has shape (5797,1)
有什么办法可以解决这个问题吗？ （因为我试图使用一维数组而不是二维数组）
相关代码：
x,y = train_features[:,0],train_features[:,1]
z = train_predictions.detach()
print(x.size())
print(y.size())
print(z.size())
plt.figure()
CS = plt.contour(x,y,z)
CS = plt.contourf(x,z)
plt.clabel(CS,fontsize=8,colors='black')
cbar = plt.colorbar(CS)
打印命令产生的打印：
torch.Size([5797])
torch.Size([5797])
torch.Size([5797,1])
编辑： 我尝试用第二种方法来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
npts = 200
ngridx = 100
ngridy = 200
x = train_features[:,0]
y = train_features[:,1]
z = train_predictions.detach().squeeze()
fig,ax1 = plt.subplots()
# -----------------------
# Interpolation on a grid
# -----------------------
# A contour plot of irregularly spaced data coordinates
# via interpolation on a grid.
# Create grid values first.
xi = np.linspace(1,10,ngridx)
yi = np.linspace(1,ngridy)
# Perform linear interpolation of the data (x,y)
# on a grid defined by (xi,yi)
triang = tri.Triangulation(x,y)
interpolator = tri.LinearTriInterpolator(triang,z)
Xi,Yi = np.meshgrid(xi,yi)
zi = interpolator(Xi,Yi)
ax1.contour(xi,yi,zi,levels=100,linewidths=0.5,colors='k')
cntr1 = ax1.contourf(xi,levels=14,cmap="RdBu_r")
fig.colorbar(cntr1,ax=ax1)
ax1.plot(x,'ko',ms=3)
ax1.set_title('grid and contour (%d points,%d grid points)' %
(npts,ngridx * ngridy))
但得到的图像如下：
即使 z 的值是：
tensor([-0.2434,-0.2155,-0.1900,...,64.7516,65.2064,65.6612])
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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