Matplotlib中重叠曲线"pixelization"如何处理

Question

我有以下问题：当我绘制两条或多条曲线（具有相同的线宽）时，它们看起来 "pixelized" 在它们重叠的区域。这是一个例子：

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.zeros(x.shape) 
y2[:51] = np.sin(x[:51])
y2[51:] = 2 - np.sin(x[51:])

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(3,3))
ax.plot(x, y1, lw=4, color='k')
ax.plot(x, y2, lw=4, color='yellow')
plt.show()

据我了解，发生这种情况是因为曲线边缘的像素具有一定程度的透明度，这使它们看起来更加平滑。然而，在重叠曲线的情况下存在这种副作用：第一条曲线的边缘像素通过第二条曲线的边缘像素可见。

如何处理这种副作用？一个想法是增加最后一条曲线的宽度，但是这个解决方案对我来说并不理想，因为我希望曲线在它们不重叠的区域具有完全相同的宽度。

Answer 1

您描述的效果称为抗锯齿。通常希望获得更平滑的图像。您可以针对每个艺术家关闭抗锯齿功能。（然而，not all 艺术家们真的服从每个后端的设置。）

对于 plot 这可能看起来像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.zeros(x.shape) 
y2[:51] = np.sin(x[:51])
y2[51:] = 2 - np.sin(x[51:])

fig, axes = plt.subplots(1,2, figsize=(6,3))
for aa, ax in zip([True, False], axes.flat):
    ax.plot(x, y1, lw=4, color='k', antialiased=aa)
    ax.plot(x, y2, lw=4, color='yellow', antialiased=aa)
plt.show()

因此，当关闭抗锯齿功能时，像素要么被线条的相应颜色占用，要么不被占用。

Matplotlib中重叠曲线"pixelization"如何处理

How to deal with the "pixelization" of overlapping curves in Matplotlib

python

plot

curve

matplotlib