如何在使用pcolormesh（Matplotlib）时获得平滑的插值

在使用pcolormesh绘制二维网格图时，通常需要对离散的数据进行插值，以得到平滑的图像效果。本文将介绍如何使用Matplotlib中的interpolate.interp2d方法实现二维插值，以及如何在pcolormesh中使用插值结果来绘制平滑的网格图。

数据准备

首先，我们需要生成一组离散的二维数据，以模拟实际的数据场。

import numpy as np

# 生成坐标网格
x = np.linspace(0, 1, 20)
y = np.linspace(0, 1, 20)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 生成数据
Z = np.sin(X * np.pi) * np.sin(Y * np.pi)

上述代码中，我们使用numpy的linspace方法生成了20个等距的坐标值，并通过meshgrid方法生成了包含所有坐标对的网格，最终得到了一个二维数据场Z。

接下来，我们将使用这个数据场来演示二维插值和网格图绘制的过程。

二维插值

Matplotlib中的interpolate.interp2d方法可以实现二维数据的插值。该方法以两个一维数组x和y，以及一个二维数组z作为参数，返回一个可调用对象，用于在指定的坐标点进行插值。

from scipy import interpolate

# 创建插值对象
f = interpolate.interp2d(x, y, Z, kind='cubic')

# 插值计算
x_new = np.linspace(0, 1, 100)
y_new = np.linspace(0, 1, 100)
Z_new = f(x_new, y_new)

上述代码中，我们使用interp2d方法创建了一个cubic插值对象f，并使用linspace方法生成了100个等距的新坐标值x_new和y_new。然后，我们将f作为可调用对象，传入新坐标值，得到了一个新的二维插值结果Z_new。

网格图绘制

在得到二维插值结果之后，我们可以使用pcolormesh方法来绘制网格图。pcolormesh方法以四个一维数组x、y、z、c作为参数，其中x和y表示网格的坐标，z表示网格的数值，c表示网格各区域的颜色。

由于网格的坐标和数值均为二维数据，因此需要使用flatten方法将其转化为一维数组，以便传入pcolormesh方法。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制网格图
fig, ax = plt.subplots()
cmap = plt.get_cmap('jet')
im = ax.pcolormesh(X, Y, Z_new, cmap=cmap)

# 添加颜色条
fig.colorbar(im)

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们使用pcolormesh方法绘制了网格图，并使用get_cmap方法获取了jet色谱作为网格的颜色。

运行上述代码，将获得平滑的插值结果和对应的网格图。