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
答案 0 :(得分: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
答案 1 :(得分:0)
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。
答案 2 :(得分:0)
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):