pyplot contourf 不填“0”级

Pyplot contourf don't fill in "0" level

我正在绘制天气模型输出的降水数据。我正在使用 contourf 绘制我拥有的数据轮廓。但是,我不希望它用颜色填充“0”级别(仅值 >0)。有没有好的方法来做到这一点?我试过搞乱关卡。

这是我用来绘制的代码:

m = Basemap(projection='stere', lon_0=centlon, lat_0=centlat,
            lat_ts=centlat, width=width, height=height)

m.drawcoastlines()
m.drawstates()
m.drawcountries()
parallels = np.arange(0., 90, 10.)
m.drawparallels(parallels, labels=[1, 0, 0, 0], fontsize=10)
meridians = np.arange(180., 360, 10.)
m.drawmeridians(meridians, labels=[0, 0, 0, 1], fontsize=10)

lons, lats = m.makegrid(nx, ny)
x, y = m(lons, lats)
cs = m.contourf(x, y, snowfall)
cbar = plt.colorbar(cs)
cbar.ax.set_ylabel("Accumulated Snow (km/m^2)")
plt.show()

这是我得到的图像。

示例降雪数据集如下所示:

0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 0 
0 1 2 2 1 0
0 2 3 2 1 0
0 1 0 1 2 0 
0 0 0 0 0 0

我能够自己解决问题,我发现有两种方法可以解决这个问题。

  1. 使用

    屏蔽掉数据集中<0.01的所有数据
    np.ma.masked_less(snowfall, 0.01)
    

  2. 将绘图的级别设置为从 0.01 -> 任何最大值

    levels = np.linspace(0.1, 10, 100)
    

    然后

    cs = m.contourf(x, y, snowfall, levels)
    

我发现选项 1 最适合我。

如果您不在 levels 中包含 0,您将不会在 0 级绘制等高线。

例如:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 1, 2, 2, 1, 0],
        [0, 2, 3, 2, 1, 0],
        [0, 1, 0, 1, 2, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0]
        ])

fig, ax = plt.subplots(1)

p = ax.contourf(a, levels=np.linspace(0.5, 3.0, 11))
fig.colorbar(p)

plt.show()

产量:

另一种方法是屏蔽任何 0:

的数据点
p = ax.contourf(np.ma.masked_array(a, mask=(a==0)),
        levels=np.linspace(0.0, 3.0, 13))
fig.colorbar(p)

看起来像:

我想这取决于你哪一个最符合你想要的情节。

这也可以使用 'locator' 和 ticker 子类中的 MaxNLocator('prune = 'lower') 来实现。参见 docs

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker


a = np.array([
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 1, 2, 2, 1, 0],
    [0, 2, 3, 2, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1, 2, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0]
    ])

fig, ax = plt.subplots(1)

p = ax.contourf(a, locator = ticker.MaxNLocator(prune = 'lower'))
fig.colorbar(p)

plt.show()

Image of output

'nbins'参数可以用来控制区间数(levels)

p = ax.contourf(a, locator = ticker.MaxNLocator(prune = 'lower'), nbins = 5)