问题标签 [contourf]
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matlab - 如何将颜色栏中的所有颜色显示到轮廓图中?
我有这个漂亮的代码,它显示了两个等高线图。我想知道是否可以以连续方式而不是离散方式显示颜色栏中的所有颜色?这是下面的代码,谢谢:
python - 使用彩色图将 3D 凸包投影到 xy 平面
最后我想要的是平滑的彩色地图,上面绘制了轮廓。这个想法是尽可能多地保留来自 3D 凸包的信息。
问题是我到目前为止开发的代码不适用于所有输入。
例子
如果我将 tricontourf() 整数参数设置为 8 并提供 10 个输入文件,我将得到 8 个可以的图,但 2 个将是纯色的。接下来,如果我将参数更改为 9,我将得到 7 好和 3 奇数。第一步中的一些好的现在是错误的!
理想情况下,我希望将此参数固定在 ~25 以使颜色图平滑。
看看图片:
对我来说重要的是基于凸包进行三角剖分。
python - 在 Matplotlib 中更改/删除等高线的透明度
我正在使用 contourf 绘制一些数据,但在设置透明度时遇到了麻烦。我希望能够设置填充和线条的透明度,但似乎无法做到这一点。
我的代码的简化版本如下:
正如您所看到的,尽管 alpha 设置为 0.5,但轮廓线的透明度仍然为 1。有谁知道如何修改它以使它们与填充具有相同的透明度?或者,完全删除轮廓线可能会起作用,但我喜欢 contourf 方法,因为它使可视化更容易(除了上述线条!)
我的目标是在下面显示一个底图,这样线条会增加我的情节的复杂性,因此想要删除/使它们不可见。
提前致谢!
更新:更多图表显示问题
Alpha 设置为 0.6,AntiAliased 设置为 True:
这改善了线条,但仍然没有摆脱它们。
python - 在 pyplot 上使用带有对数刻度的扩展颜色条
在以下示例(从此处修改)中,我在使用对数刻度时收到有关使用extended
关键字的错误:
我已经在版本中尝试过这个,1.5.3
确切1.5.1
的错误是
ValueError:extend kwarg 不适用于对数刻度
甚至在那一页中也提到了这一点,所以这不足为奇。
我已经尝试了一些解决方法,例如cs.cmap.colorbar_extend = True
,但是,虽然我没有收到错误,但扩展选项没有实现。
有解决方法吗?换句话说:contourf
即使关键字尚未实现,我也可以实现对数刻度吗?
谢谢你。
python - 如何在 matplotlib 中制作自定义孵化范围?
问题
我有两个 100x100 数组 - 一个带有数据(我将称之为array1
),另一个带有一些较小的缩放数据(我将称之为array2
)。我创建了一个测试数组来查看array2
+array1
高于或低于某些阈值的位置,每个点的结果应该是三个结果之一 - array1
+array2
因为该点是 >5、>10 或两者都不是 (<5)。根据结果,我创建了一个新的 100x100 数组 (array3),并分别为该点分配了 1.、2. 或 0.。
现在我想使用 来绘制 array1 和 array3 plt.contourf()
,并且我希望后一个子图有孵化。我希望该阴影的范围是 x=0、x=1 和 x=2。查看文档我知道我可能不能那样做,所以我会说 x<1、1<=x、<2 和 x=>2。唯一的问题是我不知道如何指定这些范围。
代码(工作示例)
这是问题的完整代码。
注意图例。我希望范围是 x<1、1<=x、<2 和 x=>2,而不是包自动分配的范围。
问题
如何为我的孵化分配自定义范围?我计划让这个例子工作,这样我就可以将它转换为一个底图图,其中我有 lat-lon 数据,最重要的是一个点阵数组,其中 lat-lon 数据与其他两个数组的 data+SD 进行比较. 对于每个网格点,我想要各种点画,如果该纬度数据>一个数据+SD数组,另一个数据+SD数组,或者两个数组。
mask - 用底图绘制数据
我正在尝试使用 Basemap 实例绘制以下数据集:
[-0.126929 -0.127279 -0.127851 ..., -0.14199 -0.142828 -0.14335 ]
问题是我无法在地图上显示正确数量的点。(这是我上面的数据列表的长度 = 1315 点)。
如果我将我的数据集定义为:
数据 = np.diag(数据)
[[-0.126929 0. 0. ..., 0. 0. 0. ]
[ 0. -0.127279 0. ..., 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. -0.127851 ..., 0. 0. 0. ]
...,
[ 0. 0. 0. ..., -0.14199 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. ..., 0. -0.142828 0. ]
[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. -0.14335 ]]
如果我将我的数据集定义为:
数据 = np.ma.masked_where(数据==0.,数据)
[[-0.12692899999999696 -- -- ..., -- -- --]
[-- -0.12727900000000147 -- ..., -- -- --]
[-- -- -0.12785099999999971 ..., -- -- --]
...,
[-- -- -- ..., -0.14198999999999984 -- --]
[-- -- -- ..., -- -0.1428280000000015 --]
[-- -- -- ..., -- -- -0.1433499999999981]]