matplotlib.countourf和matlab.contourf（）之间的区别-matplotlib中的奇数锋利边缘

Question

我是最近从Matlab到Python的移民，并且最近与Numpy和Matplotlib合作。我使用Matplotlib的相应轮廓函数，将使用Matlab的轮廓函数的Matlab脚本之一重新编码为Python。我设法在Python中复制了输出，但由于我不知道的原因，contourf曲线并不完全相同。当我在matplotlib中运行contourf-function时，我得到了这个原本不错的图，但是它在顶部和底部的轮廓级别上具有这些尖锐的边缘，不应在此处出现（参见下面的图1，matplotlib-output）。现在，当我将Python中使用的数组导出到Matlab（即用于生成matplotlib-contourf-plot的数据集完全相同）并使用Matlab的轮廓函数时，我得到的输出略有不同，没有那些尖锐的轮廓级边缘（请参见下面的图2，Matlab输出）。我在两个图中使用了相同数量的级别。在图3中，我对相同的数据作了散点图，这表明数据中没有轮廓度图所示的尖锐边缘（我添加了轮廓线仅供参考）。可以通过下面给出的Dropbox链接下载示例数据集。数据集包含三个txt文件：X，Y，Z。它们每个都是500x500数组，可以直接与Contourf（）一起使用，即plt.contourf（X，Y，Z，...）。使用的代码是

plt.contourf(X,Y,Z,10, cmap=plt.cm.jet)
plt.contour(X,Y,Z,10,colors='black', linewidths=0.5)
plt.axis('equal')
plt.axis('off')

有人知道为什么会这样吗？我将不胜感激！

干杯

Jussi

以下是我的设置的详细信息：

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Python 3.7.0

IPython 6.5.0

matplotlib 2.2.3

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Matplotlib输出

Matlab输出

Matplotlib-scatter Link to data set

Answer 1

关于matlab绘图的令人困惑的事情是，其颜色栏显示的色阶比绘图中的实际色阶多得多。因此，您看不到轮廓的实际间隔。

通过选择12个级别而不是11个级别，您将在matplotlib中获得相同的结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X, Y, Z = [np.loadtxt("data/roundcontourdata/{}.txt".format(i)) for i in list("XYZ")]

levels = np.linspace(Z.min(), Z.max(), 12)
cntr  = plt.contourf(X,Y,Z,levels, cmap=plt.cm.jet)
plt.contour(X,Y,Z,levels,colors='black', linewidths=0.5)
plt.colorbar(cntr)
plt.axis('equal')
plt.axis('off')

plt.show()

因此，总而言之，两个图都是正确的，并且显示相同的数据。只是自动选择的级别有所不同。可以根据所需的视觉外观选择自定义级别来避免这种情况。