设置matplotlib tricontourf的面具

Question

我有一些包含数据的numpy数组，我可以在2D网格上显示。有些数据是非物质的，我想屏蔽这些数据。但是，我无法弄清楚如何正确设置tricontour的掩码属性。我试过了：

import matplotlib.pyplot as mp
import numpy as np

with open('some_data.dat', 'r') as infile:
        x, y, z = np.loadtxt(infile, usecols=(0, 1, 2), unpack=True)
isbad = np.less(z, 1.4) | np.greater(z, 2.1)
mp.tricontourf(x, y, z, mask = isbad)

但结果数字根本没有掩盖。我试过masking part of a contourf plot in matplotlib，即

z2 = np.ma.array(z, mask= isbad)
mp.tricontourf(x, y, z2)

也不起作用。我想使用tricontourf的{​​{1}} instrad，因为我不想对我的数据进行网格化。

contourf

在调用tricontourf

时导致分段错误

这是图中，红色是我想要标记为非物质的颜色。

Answer 1

这就是诀窍。我需要收集三角形的索引（它们是z的索引！），评估它们是否良好然后只接受三角形，因为至少一个角是有效的（将尺寸从（ntri，3）减小到ntri

triang = tr.Triangulation(x, y)
mask = np.all(np.where(isbad[triang.triangles], True, False), axis=1)
triang.set_mask(mask)
colplt = mp.tricontourf(triang, z)
mp.colorbar()

受此链接的启发：http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/tripcolor_demo.html

Answer 2

wsj的答案对我不起作用，因为它没有删除某些掩蔽点（我认为当并非所有节点都不好时）。

This solution做到了：

z[isbad] = numpy.NaN
z = numpy.ma.masked_invalid(z)
vmin, vmax = z.min(), z.max()
z = z.filled(fill_value=-999)

levels = numpy.linspace(vmin, vmax, n_points)
plt.tricontourf(x, y, z, levels=levels)