我正在尝试使用matplotlib绘制曲面。 有一个问题是，即使我在代码中将线宽指定为零，show（）也会显示没有线条的正确图。但是生成的pdf仍然有行。
有谁能说出如何解决这个问题？
以下是我用来绘制
的代码#!/usr/bin/env python
import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.ndimage as ndimage
vmaxValue=400
#plt.ion()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
fileName="test"
csvFile=fileName+".csv"
outputFile=fileName+".pdf"
pgfFile=fileName+".pgf"
data = np.genfromtxt(csvFile)
# Delete the first row and first column.
Z = np.delete(data, (0), axis=0)
Z = np.delete(Z, (0), axis=1)
Z2 = ndimage.gaussian_filter(Z, sigma=0.85, order=0)
X, Y = np.meshgrid(np.arange(1,len(Z[0])+1,1), np.arange(1,len(Z)+1,1))
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z2, linewidth=0, cstride=1, rstride=1, cmap=cm.coolwarm, antialiased=False, vmin=0, vmax=vmaxValue)
#plt.colorbar()
fig.colorbar(surf, ax=ax, shrink=0.75,pad=-0.05, aspect=15)
ax.set_zlim(0,vmaxValue)
ax.set_xlabel(r'$\alpha$')
ax.set_ylabel('processors')
ax.set_zlabel('Exploration Time(seconds)')
ax.view_init(20, -160)
fig.savefig(outputFile,format="pdf", bbox_inches='tight')
这是csv文件test.csv
Processors graph1 graph2 graph3 graph4 graph5 graph6 graph7 graph8 graph9 graph10 graph11 graph12 graph13 graph14 graph15 graph16 graph17 graph18 graph19 graph20 graph21 graph22 graph23
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 0 10 7 190 180 360 180 360 180 360 180 360 180 360 180 360
3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64 52 85 247 274 180 360 360 360 360 360 360 360 360
4 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 1 2 180 180 187 187 180 180 360 360 180 180 360
5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 177 175 180 180 360 360 360 360 360 540 540 360
6 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 181 181 180 180 180 180 360 360 360 360 180
7 0 0 0 0 0 0 0 8 12 6 6 7 8 8 180 180 180 180 180 180 180 360 180
8 0 0 0 0 0 0 0 0 180 133 175 166 148 180 180 180 180 180 180 180 180 180 360
9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 360
10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 360
11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 360
12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180
13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180 180 180
14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180 180
15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180 180
16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180 180
17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180 180
18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180 180
19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180 180 180
20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 184 180
21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180 180
22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 180
23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
由于
答案 0 :(得分：1)
显然它与你的pdf抗锯齿有关。
如果你不介意一些额外的计算时间，this answer建议你可以通过多次绘制相同的数字来摆脱它，
for i in range(k):
ax.plot_surface(X, Y, Z2, linewidth=0, cstride=1, rstride=1, cmap=cm.coolwarm, antialiased=False, vmin=0, vmax=vmaxValue)
注意k=2对我来说效果很好。我不会说每次你的文件大小加倍，但是大小会增加一个显着的数量
如果您感觉更有冒险精神，可以contourf查看this answer与for c in cnt.collections:
c.set_edgecolor("face")
相同的问题。总结：
matplotlib不幸的是collections 3D对象没有属性{{1}}所以它不会马上工作，但希望这会给你一个灵感