Question

我正在尝试使用contourf（matplotlib）在底图中绘制一些2D值。

但是，缺省情况下，contourf会插入中间值并提供更平滑的数据图像。

有没有办法让contourf停止在值间插值？

我试过添加关键字参数interpolation ='nearest'，但contourf不使用它。其他选项可能是使用imshow，但是有一些不能与imshow一起使用的contourf功能。

我正在使用python 3.6.3和matplotlib 2.1.2

Answer 1

尝试使用“ pcolormesh”，您可以使用它绘制二维值，而无需在它们之间进行插值。

'pcolormesh'（来自matplotlib文档）：

使用非规则矩形网格创建伪彩色图。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.pcolormesh(data)
plt.show()

在这里您可以看到如何以与'contourf'类似的方式使用'pcolormesh'（也有一个示例图）：

https://matplotlib.org/examples/images_contours_and_fields/pcolormesh_levels.html

Answer 2

鉴于该问题尚未更新以澄清实际问题，我将简单回答问题：

不，contour无法进行插值，因为等高线图的整个概念是插值。

Answer 3

在绘制具有不确定性的类决策边界（颜色）（将颜色混合为白色）时，我遇到了同样的问题。在两个边界之间，由于插值，我有其他类别的颜色。这些界限是错误的。查看从蓝色到红色的过渡：

我通过一次只绘制一个班来解决了这个问题。可以使用masked arrays：

# C contains classes 0, 1, 2 as mesh
# CU contains classes with uncertainty, CU = 2 * C + U, where 0 <= U <= 1
# xx and yy are the mesh variables
for cl in np.unique(C):   # iterate over red, green, blue classes
    mask = C != cl
    xx_ma = np.ma.MaskedArray(xx, mask)
    yy_ma = np.ma.MaskedArray(yy, mask)
    CU_ma = np.ma.MaskedArray(CU, mask)
    cnt = plt.contourf(xx_ma, yy_ma, CU_ma, vmin=0, vmax=5,
                       cmap=cmap, levels=len(np.unique(CU)))

这是结果：

使用pcolormesh时，无需分别绘制类，但是数据必须采用其他格式。基本上，您需要一个xy网格作为拐角（网格），另一个xy网格作为中心（值）：

(X[i+1, j], Y[i+1, j])          (X[i+1, j+1], Y[i+1, j+1])
                      +--------+
                      | C[i,j] |
                      +--------+
    (X[i, j], Y[i, j])          (X[i, j+1], Y[i, j+1]),

结果看起来像这样（现在有精确的角）：

停止contourf插值

3 个答案: