在Python中绘制密度图的三角测量方法

我有一组具有坐标（x，y）的一组点的文件，我使用三角测量方法生成表示曲面的三角形网。三角测量由一个由n个点和n个三角形组成的非结构化三角形网格组成。在Python中绘制密度图的三角测量方法

数据作图从CSV文件：

from matplotlib import pyplot as plt 
from pandas import DataFrame 
from matplotlib import style 

df = DataFrame.from_csv('d:\Users\Raquel\Desktop/test.csv', header=0, 
        sep=';') # unpact values into x and y using pandas to  load my csv file 

style.use('ggplot')

我用这个三角网格，以便能够计算密度（1 /表面），然后绘制密度图。

绘制密度图BY三角测量法

import numpy as np 
from matplotlib.pyplot import (tripcolor, triplot, scatter, 
show, title, savefig, colorbar) 
from matplotlib.tri import Triangulation, TriAnalyzer 

# Coordinates 
x = df['x'].values 
y = df['y'].values 

# Triangulation 
tri = Triangulation(x, y) 

# Coordinates of the edges 
ii1, ii2, ii3 = tri.triangles.T 
x1 = x[ii1] ; y1 = y[ii1] 
x2 = x[ii2] ; y2 = y[ii2] 
x3 = x[ii3] ; y3 = y[ii3] 

# Surfaces 
surf = 0.5*np.abs((x2-x1)*(y3-y1)-(x3-x1)*(y2-y1)) 

# Density 
dens = 1.0/(surf*3) # 3 points per triangle 

# Plot 
xd = (x1+x2+x3)*1.0/3. 
yd = (y1+y2+y3)*1.0/3. 


tripcolor(xd, yd, dens, cmap='cool') 
colorbar() 
title('Density Map') 
savefig('density.png') 
show()

地图不是我点的密度的良好表现，我不知道如何改进它......是不是有什么毛病代码？

注：这里是我的密度图的图像： http://postimg.org/image/3y1g90nwd/c8d2af55/

这里是原始图像： http://postimg.org/image/lqn1b8lmx/6dca1266/

来源

2015-08-25 Mraquel

Mraquel，您可以将您的密度地图上传到其他服务并在此处发布链接。 –

非常感谢@CristianoAraujo – Mraquel

你想在这张图中展示什么？ –

而不是使用三角测量法，会更有意义，使用一些密度估计技术，例如

与 scipy

从根本上（乍），看来你处理所有的三角形为密度相等的贡献，

高斯核密度估计，这样是很远的地方有表面平等贡献点密度。如果您选择了一个简单的距离阈值来丢弃大三角形的边缘，您可以这样做，因此您不会将点连接在任意远离彼此的距离处。或者如果您使用适当的密度估算技术，那么您将获得更好，更自然的结果。

来源

2015-08-25 15:06:32 eqzx

我已经使用了高斯核密度估计，现在我正在尝试一种不同的方法。你认为Delaunay三角测量法对于密度图是一个好主意吗？ @eqzx – Mraquel

高斯内核的KDE有什么问题？如果两个点都存在于你的数据集中，你用三角测量做的事情似乎等同于KDE（[x1，y1]，[x2，y2]）= 1，否则为0 – eqzx

在Python中绘制密度图的三角测量方法

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