Pandas, meshgrid und contourf

[Lienz20013]

Hi, ich versuch mit einem Panda DataFrame einen contourf Plot zu erstellen jedoch bekomme ich den Fehler:

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TypeError: ufunc multiply cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('int32')

und zwar gehe ich dabei wie folgt vor:

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x = data.index.values

In [27]: x
Out[27]: 
array(['2014-11-18T12:35:00.000000000+0100',
       '2014-11-18T12:36:00.000000000+0100',
       '2014-11-18T12:37:00.000000000+0100'])

y = depth

In [28]: y
Out[28]: 
array([  0. ,   0.5,   1. ,   1.5,   2. ,   2.5 ])

z = data.values[:,::-1].T


In [28]: z
Out[29]: 
array([[ 11.8841629 ,  12.17295074,  12.60788727,  10.25720978,
          9.79065704,   9.86179352],
       [  1.89908528,   1.68134236,   3.22510457,  1.32907808,
          1.25055635,   1.00592744],
       [  4.82364607,   4.84348249,   6.08075666, 4.99564314,
          5.06781721,   4.50266218]])

xi,yi = np.meshgrid(x,y)

temp = plt.contourf(yi,xi,z, alpha = 0.7,cmap = cmap)

Das klappt nicht Was mache ich falsch. Ich denke es hat was mit den Zeit-Angaben zu tun und das diese in Nanosekunde sind? Oder?

[Lienz20013]

Kann keiner helfen?

[MagBen]

Du hast zwei Fehler:
contourf kommt nicht mit einem Array mit Strings zurecht. Du musst die Zeitangaben in Float Werte umrechnen.
xi, yi und z müssen die gleiche shape haben
xi und yi haben aber (6, 3) und z hat (3, 6), das kriegst Du mit "z.T" geregelt.

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#x = np.array(['2014-11-18T12:35:00.000000000+0100',
#       '2014-11-18T12:36:00.000000000+0100',
#       '2014-11-18T12:37:00.000000000+0100'])
x = np.array([35,36,37])

y = np.array([  0. ,   0.5,   1. ,   1.5,   2. ,   2.5 ])

z = np.array([[ 11.8841629 ,  12.17295074,  12.60788727,  10.25720978,
          9.79065704,   9.86179352],
       [  1.89908528,   1.68134236,   3.22510457,  1.32907808,
          1.25055635,   1.00592744],
       [  4.82364607,   4.84348249,   6.08075666, 4.99564314,
          5.06781721,   4.50266218]])

xi,yi = np.meshgrid(x,y)
print z.shape, xi.shape, yi.shape # (3, 6) (6, 3) (6, 3)

plt.contourf(yi,xi,z.T, alpha = 0.7)
plt.show()

[Lienz20013]

Danke das hat ganz gut geklappt aber jetzt habe ich ein weiteres Problem. Und zwar möchte ich cotoure und imshow in einem plotdarstellen. Also so eigentlich:

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import numpy as np
from pandas import *
from matplotlib import gridspec

fig2 = plt.figure()
fig2.set_size_inches(11.69,8.27)
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=(10, 0.2))
gs.update(wspace = 0.1, hspace = 0.2)
ax2 = plt.subplot(gs[0,0])

cmap = plt.cm.spectral
cmap.set_over(color='w',alpha=10)
cmap.set_under(color='k',alpha=10)
#___________________________________________________________________________
#Data
x =    np.array([  1.41631050e+18,   1.41631056e+18,   1.41631062e+18])
           
x = x.astype(float)          
     
y =    np.array([  0. ,   0.5,   1. ,   1.5,   2. ,   2.5 ])
     
z =    np.array([[ 11.8841629 ,  12.17295074,  12.60788727,  10.25720978,
              9.79065704,   9.86179352],
           [  1.89908528,   1.68134236,   3.22510457,  1.32907808,
              1.25055635,   1.00592744],
           [  4.82364607,   4.84348249,   6.08075666, 4.99564314,
              5.06781721,   4.50266218]])
#___________________________________________________________________________     
#plot
ax2.imshow(z.T,cmap=cm.jet,vmin=2,vmax=13,aspect='auto',interpolation='gaussian')

xi,yi = np.meshgrid(x,y)
ax2.contour(yi,xi,z.T,50, alpha = 0.7,colors = 'k')

Einzeln klappts aber zusammen nicht.

[MagBen]

Das geht so

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ax2.imshow(z.T,cmap=plt.cm.jet,vmin=2,vmax=13,aspect='auto',interpolation='gaussian')
ax2.contour(z.T,50, alpha = 0.7,colors = 'k')

oder so

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ax2.pcolorfast(x,y,z.T,cmap=plt.cm.jet,vmin=2,vmax=13)
ax2.contour(x,y,z.T,50, alpha = 0.7,colors = 'k')

Wobei beides bei Deinen Testdaten nicht besonders gut aussieht.
Es ist nicht schwer geeignete Testdaten für einen hübschen Plot zu erzeugen:

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.linspace(-1,1,30)
x_2d, y_2d = np.meshgrid(x, y)
z_2d = np.cos(np.pi * x_2d) * np.cos(np.pi * y_2d)

plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.pcolorfast(x,y,z_2d)
ax.contour(x,y,z_2d,15, alpha = 0.7,colors = 'k')
plt.show()