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Stavo cercando di tracciare alcuni dati con dispersione. Il mio codice èImagine Matlock: dati ruotati?
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
data = np.loadtxt('file1.txt')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]
plt.scatter(x, y, c=z, s=100, cmap=mpl.cm.spectral)
cbar=plt.colorbar()
s=18
plt.ylabel(r"$a_v$", size=s)
plt.xlabel(r"$a_{\rm min}$", size=s)
plt.xlim([x.min(),x.max()])
plt.ylim([y.min(),y.max()])
plt.show()
Il risultato è 
Ora mi è venuto l'idea di provare imshow con l'alcuni dati, soince non mi piaceva i cerchi di dispersione. Così ho provato questo
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt('file1.txt')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]
N = 30j
extent = (min(x), max(x), min(y), max(y))
xs,ys = np.mgrid[extent[0]:extent[1]:N, extent[2]:extent[3]:N]
resampled = griddata(x, y, z, xs, ys)
plt.imshow(resampled.T, extent=extent)
s=18
plt.ylabel(r"$a_v$", size=s)
plt.xlabel(r"$a_{\rm min}$", size=s)
plt.xlim([x.min(),x.max()])
plt.ylim([y.min(),y.max()])
cbar=plt.colorbar()
plt.show()
Con questo risultato: 
Il mio problema è il motivo per cui obviosly imshow() non invertire i dati? Cosa succede qui esattamente?
PS: Qui ci sono le data, nel caso in cui qualcuno vorrebbe giocare con loro
mi ha salvato la vita e mi è costato ore di debug della mia "presumibilmente" falsa funzione – n3rd