停止pyplot.contour沿着不连续点绘制轮廓

Question

我有一个坐标变换的二维地图。每个点的数据是原始坐标系中的轴上角，从0到360.我正在尝试使用pyplot.contour来绘制恒定角度的线，例如： 45度。轮廓沿着两极之间的45度线出现，但是沿着0/360不连续性连接两个极的轮廓还有一个附加部分。这是一条非常锯齿状的丑陋线条，因为它基本上只跟踪一侧数字接近0而另一侧接近360的像素。

实施例： 这是使用全彩色地图的图像：

您可以在左侧看到蓝色/红色曲线的不连续性。一侧是360度，另一侧是0度。在绘制轮廓时，我得到：

请注意，所有轮廓都连接两个极点，但即使我没有绘制0度轮廓，所有其他轮廓都遵循0度不连续性（因为pyplot认为一边是0而另一边是360，中间必须有所有其他角度。）

生成此数据的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
jgal = np.array( [[-0.054875539726,-0.873437108010,-0.483834985808],\
                 [0.494109453312,-0.444829589425, 0.746982251810],\
                 [-0.867666135858,-0.198076386122, 0.455983795705]])

def s2v3(rra, rdec, r):
    pos0 = r * np.cos(rra) * np.cos(rdec)
    pos1 = r * np.sin(rra) * np.cos(rdec)
    pos2 = r * np.sin(rdec)
    return np.array([pos0, pos1, pos2])

def v2s3(pos):
    x = pos[0]
    y = pos[1]
    z = pos[2]
    if np.isscalar(x): x, y, z = np.array([x]), np.array([y]), np.array([z])
    rra = np.arctan2(y, x)
    low = np.where(rra < 0.0)
    high = np.where(rra > 2.0 * np.pi)
    if len(low[0]): rra[low] = rra[low] + (2.0*np.pi)
    if len(high[0]): rra[high] = rra[high] - (2.0*np.pi)
    rxy = np.sqrt(x**2 + y**2)
    rdec = np.arctan2(z, rxy)
    r = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
    if x.size == 1:
        rra = rra[0]
        rdec = rdec[0]
        r = r[0]
    return rra, rdec, r


def gal2fk5(gl, gb):
    dgl = np.array(gl)
    dgb = np.array(gb)
    rgl = np.deg2rad(gl)
    rgb = np.deg2rad(gb)
    r = 1.0
    pos = s2v3(rgl, rgb, r)

    pos1 = np.dot(pos.transpose(), jgal).transpose()

    rra, rdec, r = v2s3(pos1)

    dra = np.rad2deg(rra)
    ddec = np.rad2deg(rdec)

    return dra, ddec


def make_coords(resolution=50):
    width=9
    height=6
    px = width*resolution
    py = height*resolution
    coords = np.zeros((px,py,4))
    for ix in range(0,px):
        for iy in range(0,py):
            l = 360.0/px*ix - 180.0
            b = 180.0/py*iy - 90.0
            dra, ddec = gal2fk5(l,b)
            coords[ix,iy,0] = dra
            coords[ix,iy,1] = ddec
            coords[ix,iy,2] = l
            coords[ix,iy,3] = b
    return coords

 coords = make_coords()

 # now do one of these
 #plt.imshow(coords[:,:,0],origin='lower') # color plot
 #plt.contour(coords[:,:,0],levels=[45,90,135,180,225,270,315]) # contour plot with jagged ugliness 

我怎么能：

1. 停止pyplot.contour沿着不连续性绘制轮廓

2. make pyplot.contour认识到0/360角度的不连续性根本不是真正的不连续性。

我可以增加底层数据的分辨率，但在我得到一条漂亮的平滑线之前，它开始需要很长时间和大量内存来绘制。

我还想绘制0度的轮廓，但是如果我能弄清楚如何隐藏不连续性，我可以将它移动到不在轮廓附近的其他地方。或者，如果我能让＃2发生，那就不是问题了。

Answer 1

这绝对是一个黑客，但你可以通过双重方法获得漂亮流畅的轮廓：

1. 绘制相位绝对值的轮廓（从-180˚到180˚），以确保没有不连续性。
2. 在有限区域绘制两组轮廓，以便靠近极值顶部和底部的数值缺陷不会进入。

以下是附加到您的示例的完整代码：

Z = np.exp(1j*np.pi*coords[:,:,0]/180.0)
Z *= np.exp(0.25j*np.pi/2.0)   # Shift to get same contours as in your example
X = np.arange(300)
Y = np.arange(450)

N = 2
levels = 90*(0.5 + (np.arange(N) + 0.5)/N)
c1 = plt.contour(X, Y, abs(np.angle(Z)*180/np.pi), levels=levels)
c2 = plt.contour(X, Y, abs(np.angle(Z*np.exp(0.5j*np.pi))*180/np.pi), levels=levels)



可以概括此代码以获得任何“周期”函数的平滑轮廓。剩下要做的是使用正确的值生成一组新的轮廓 ，以便正确应用色彩映射，正确应用标签等。但是，似乎没有一种简单的方法使用matplotlib执行此操作：相关的QuadContourSet类完成所有操作，但我没有看到从轮廓c1和c2构建适当轮廓对象的简单方法。

Answer 2

我对完全相同的问题感兴趣。一种解决方案是 NaN 沿着分支切割的轮廓；见here。

我将解决方案塑造成一个 Python 包，cplot。

import cplot
import numpy as np


def f(z):
    return np.exp(1 / z)


cplot.show(f, (-1.0, +1.0), (-1.0, +1.0), 400)