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Python 机器学习求解 PDE 学习项目基础知识（3）matplotlib 画函数热图

news 来源：原创 2024/9/19 8:56:41

绘制模型输出的热图

前言

在科学计算和工程应用中，偏微分方程（PDE）的数值求解是一项常见且重要的任务。PDE的求解通常需要数值方法的辅助，例如有限元法、有限差分法和有限体积法等。这些方法能够提供对物理系统的精确模拟。然而，仅仅得到数值解是不够的，数据的可视化是理解和分析这些解的关键步骤。

matplotlib是Python中最广泛使用的绘图库之一。它为用户提供了强大的功能来可视化数据。在PDE的后处理阶段，利用matplotlib绘制热图、曲线图等能够帮助我们直观地观察到解的分布和变化趋势，从而进一步分析物理现象。
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代码说明

本节代码展示了如何使用 matplotlib 和 torch(本案例使用 2.1 版本)来绘制一个简单模型的输出热图。由于深度学习求解结果通常是 torch 的 tensor 格式，所以我们这里也使用 tensor 数据格式。

导入必要的库

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

numpy: 提供支持大型多维数组与矩阵运算，以及大量的数学函数库。
torch: 一个用于深度学习的开源机器学习框架。
matplotlib.pyplot: 一个用于生成图形的命令式接口。
matplotlib.cm: 包含用于着色的色彩映射函数。

函数定义：draw_graph

imshow 默认情况下会将 y 轴反向显示。这是因为 imshow 将数组的第一维作为y轴方向，而第二维作为 x 轴方向，从左上角开始绘制。为了纠正 y 轴方向，我们可以通过调整 extent 参数来确保 y 轴从底部向上增长。

def draw_graph(mod, m):"""绘制模型输出与真实值函数的组合图像，在输入值的网格上显示为热图。参数:- mod (callable): 接受张量输入并输出标量的模型。- m (int): 模型期望的输入张量大小。"""# 创建范围为 [-1, 1] 的点网格N = 10points = np.linspace(-1, 1, N)xs, ys = np.meshgrid(points, points)# 将网格转换为 torch 张量xs = torch.tensor(xs)ys = torch.tensor(ys)# 获取网格大小xl, yl = xs.size()# 初始化矩阵以保存计算值z = np.zeros((xl, yl))# 计算网格中每个点的模型输出和真实值for i in range(xl):for j in range(yl):      # 创建大小为 m 的输入张量re = np.zeros(m)re[0] = xs[i, j]re[1] = ys[i, j]re = torch.tensor(re)# 计算输出值z[i, j] = mod(re.float()).item()# 将结果绘制为热图，使用 extent 调整坐标系方向plt.imshow(z, cmap=cm.hot, extent=(-1, 1, -1, 1), origin='lower')plt.colorbar()# 自动生成轴的标签ax = plt.gca()x_ticks = np.linspace(-1, 1, N)y_ticks = np.linspace(-1, 1, N)ax.set_xticks(x_ticks)ax.set_xticklabels([f'{x:.2f}' for x in x_ticks])ax.set_yticks(y_ticks)ax.set_yticklabels([f'{y:.2f}' for y in y_ticks])# 显示图像plt.show()

示例测试用例

class SimpleModel(torch.nn.Module):def forward(self, x):# 一个简单的模型，计算输入元素的和return x.sum()

实例化模型

model = SimpleModel()

使用模型和输入大小 m = 2 测试 draw_graph 函数

draw_graph(model, m=2)

示例测试用例

class SimpleModel(torch.nn.Module):def forward(self, x):# 一个简单的模型，计算输入元素的和return x.sum()

实例化模型

model = SimpleModel()

使用模型和输入大小 m = 2 测试 draw_graph 函数

draw_graph(model, m=2)

绘制结果：

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例子2

我们可以改变热图的颜色映射 cmap ，网格密度 N 和 SimpleModel 中的函数函表达式：

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cmdef draw_graph(mod, m):"""绘制模型输出与真实值函数的组合图像，在输入值的网格上显示为热图。参数:- mod (callable): 接受张量输入并输出标量的模型。- m (int): 模型期望的输入张量大小。"""# 创建范围为 [-1, 1] 的点网格N = 20points = np.linspace(-1, 1, N)xs, ys = np.meshgrid(points, points)# 将网格转换为 torch 张量xs = torch.tensor(xs)ys = torch.tensor(ys)# 获取网格大小xl, yl = xs.size()# 初始化矩阵以保存计算值z = np.zeros((xl, yl))# 计算网格中每个点的模型输出和真实值for i in range(xl):for j in range(yl):      # 创建大小为 m 的输入张量re = np.zeros(m)re[0] = xs[i, j]re[1] = ys[i, j]re = torch.tensor(re)# 计算输出值z[i, j] = mod(re.float()).item()# 将结果绘制为热图，使用 coolwarm cmapplt.imshow(z, cmap=cm.coolwarm, extent=(-1, 1, -1, 1), origin='lower')plt.colorbar()# 自动生成轴的标签ax = plt.gca()x_ticks = np.linspace(-1, 1, 11)y_ticks = np.linspace(-1, 1, 11)ax.set_xticks(x_ticks)ax.set_xticklabels([f'{x:.1f}' for x in x_ticks])ax.set_yticks(y_ticks)ax.set_yticklabels([f'{y:.1f}' for y in y_ticks])# 显示图像plt.show()# 示例测试用例
class SimpleModel(torch.nn.Module):def forward(self, x):# 修改模型表达式，例如使用 sin 函数和 cos 函数return torch.sin(x[0]) + torch.cos(x[1])# 实例化模型
model = SimpleModel()# 使用模型和输入大小 m = 2 测试 draw_graph 函数
draw_graph(model, m=2)

结果如下：
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非正方形区域如何绘图？

例如我们想要要绘制一个三角形区域而不是矩形，我们需要对点的选择和处理进行一些更改，以确保只计算和绘制位于三角形区域内的点。具体来说，可以在遍历网格点时只保留位于特定三角形内的点来计算模型的输出。
假设我们想要画出
$x + y <= 0$ 以下的三角形区域，只需要在遍历时加入判断语句，区域之外的点值设置为 NaN 即可：

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cmdef draw_graph(mod, m):"""绘制模型输出与真实值函数的组合图像，在输入值的三角形网格上显示为热图。参数:- mod (callable): 接受张量输入并输出标量的模型。- m (int): 模型期望的输入张量大小。"""# 创建范围为 [-1, 1] 的点网格N = 100  # 增加点的密度以获得更高分辨率的图像points = np.linspace(-1, 1, N)xs, ys = np.meshgrid(points, points)# 将网格转换为 torch 张量xs = torch.tensor(xs)ys = torch.tensor(ys)# 获取网格大小xl, yl = xs.size()# 初始化矩阵以保存计算值z = np.zeros((xl, yl))# 计算三角形内每个点的模型输出for i in range(xl):for j in range(yl):      # 检查点是否在三角形内if xs[i, j] >= -1 and ys[i, j] >= -1 and ys[i, j] + xs[i, j] <=  0:# 创建大小为 m 的输入张量re = np.zeros(m)re[0] = xs[i, j]re[1] = ys[i, j]# 新增第三个维度使用固定值，例如 0.1re[2] = 0.1  re = torch.tensor(re)# 计算输出值z[i, j] = mod(re.float()).item()else:z[i, j] = np.nan  # 对于三角形之外的点，设为 NaN，不显示# 将结果绘制为热图，使用 coolwarm cmapplt.imshow(z, cmap=cm.coolwarm, extent=(-1, 1, -1, 1), origin='lower')plt.colorbar()# 自动生成轴的标签ax = plt.gca()x_ticks = np.linspace(-1, 1, 11)y_ticks = np.linspace(-1, 1, 11)ax.set_xticks(x_ticks)ax.set_xticklabels([f'{x:.1f}' for x in x_ticks])ax.set_yticks(y_ticks)ax.set_yticklabels([f'{y:.1f}' for y in y_ticks])# 显示图像plt.show()# 示例测试用例
class SimpleModel(torch.nn.Module):def forward(self, x):# 修改模型表达式，使用 sin 和 cos 函数并结合第三个维度return torch.sin(x[0]) + torch.cos(x[1]) + 2*x[2]**2# 实例化模型
model = SimpleModel()# 使用模型和输入大小 m = 3 测试 draw_graph 函数
draw_graph(model, m=3)