为什么我的颜色条中有线条？答案

【问题标题】：why does my colorbar have lines in it?为什么我的颜色条中有线条？
【发布时间】：2013-02-06 20:11:48
【问题描述】：

编辑：因为这似乎是一个受欢迎的帖子，所以这里的解决方案似乎对我很有效。谢谢@gazzar 和@mfra。

cbar.solids.set_rasterized(True)
cbar.solids.set_edgecolor("face")

有谁知道为什么我的颜色条中似乎有线条？或者更确切地说，为什么颜色过渡不平滑？显然，我正在使用底图，但这无关紧要，因为它是 AFAICT 引擎盖下的所有 matplotlib 调用。我创建地图做类似的事情

grays = plt.cm.get_cmap("Grays")
sc = mymap.scatter(xpoints, ypoints, s=sizes, c=color_values, cmap=grays, alpha=.75,
                   marker="o", zorder=10, vmin=0, vmax=1)
cbar = mymap.colorbar(sc, drawedges=True, location="bottom")

我试过不带和不带 alpha，结果是一样的。也许是因为我的 color_values 数组不够好？我可以在某处设置映射到颜色条的基础值吗？我不知道如何，我在其他地方也没有看到这个问题。即，我可以复制 matplotlib show_colorbars 示例而不会出现此问题。

【问题讨论】：

您是否尝试过将图形保存为不同的格式？如果是，您是否总是遇到此问题？
我只看到这个是 alpha 的结果，你确定它和 alpha=1.0 一样吗？
是的，它发生在 png 上，但我没有解决这个问题。是的，我看到 alpha = 1.0 和 SVG。
嗯.. 下面列出的选项似乎都没有为我解决问题。当我将无花果另存为 PDF 时，我的颜色栏仍然有白线。
在最新编辑中作为解决方案给出的两行不应一起使用。一个或另一个就足够了。

标签： python matplotlib matplotlib-basemap

【解决方案1】：

如果您创建矢量图形，您是否尝试过这个（取自http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html?highlight=colorbar#matplotlib.pyplot.colorbar）：

“已知某些矢量图形查看器（svg 和 pdf）会在颜色条的段之间呈现白色间隙。这是由于查看器中的错误而不是 matplotlib。作为一种解决方法，可以使用重叠段来呈现颜色条：

cbar = colorbar()
cbar.solids.set_edgecolor("face")
draw()

但是，这在其他情况下会产生负面影响。特别是对于半透明图像（alpha

【讨论】：

谢谢。这似乎确实是阅读 #1188 和附加的（恢复的）PR 的问题。同样有趣的是，SVG 在 Firefox 和 Chrome 中的呈现方式确实不同，这是我没有想到的。
看起来 alpha
这确实是查看器中的一个错误，但使用次优方式渲染颜色条也是如此。整个图形应使用平滑阴影而不是 256 个小矩形绘制为一个整体。 PDF 和 SVG 格式都支持任意颜色的线性平滑着色。

【解决方案2】：

看起来您的绘图使用了一些透明 (alpha) 值。我遇到了同样的问题（半透明的情节，但希望颜色条是实心的），而 question 和 answer 为我解决了这个问题！供参考：

cbar.set_alpha(1)
cbar.draw_all()

【讨论】：

这改变了我在颜色栏中的颜色图！为什么？？什么鬼：D

【解决方案3】：

我尝试了其他 cmets 上的两种设置，即

cbar.solids.set_rasterized(True)
cbar.solids.set_edgecolor("face")

不幸的是，它们都不适合我。

所以我尝试了一种完全不同的方法，这是一个巨大的 hack，但至少可以完成工作。当您将alpha 传递给imshow 时，它会设置一个用于与其他图像混合的alpha 值。由于更高功率的原因（正如@mfra 所提到的），这会产生我们如此鄙视的白线。显然，关键是不将 alpha 值传递给imshow。但是，我们仍然需要以某种方式创建颜色条。

因此，作为一种解决方法，我们可以在将颜色图提供给 imshow 之前自己进行 alpha 混合。例如，让我们使用winter 颜色图：

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

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 100), np.linspace(-1, 1, 100))
zz = xx**2 + yy**2

my_cmap_rgb = plt.get_cmap('winter')(np.arange(256))
alpha = 0.5

for i in range(3): # Do not include the last column!
    my_cmap_rgb[:,i] = (1 - alpha) + alpha*my_cmap_rgb[:,i]
my_cmap = mpl.colors.ListedColormap(my_cmap_rgb, name='my_cmap')

在这里，我基于winter 创建了一个新的颜色图my_cmap_rgb，然后编辑非Alpha 通道（0、1 和2）以自己进行Alpha 混合。然后我可以简单地使用这个新的颜色图来绘制我的图。

f, ax = plt.subplots()
cim = ax.imshow(zz, cmap=my_cmap)
cbar = plt.colorbar(cim)
ax.set_title("No lines and no transparency")

现在将其与您在没有此技巧的情况下获得的图像进行比较：

f, ax = plt.subplots()
cim = ax.imshow(zz, cmap='winter', alpha=0.5)
cbar = plt.colorbar(cim)
ax.set_title("Lines and transparency")

显然，如果您不需要透明度，问题就解决了。另一方面，如果您确实需要透明度，还有另一种解决方法。您必须先绘制一个不透明的图像以获得颜色条，然后绘制一个具有透明度但不会使用其颜色条的图像。

f, ax = plt.subplots()
cim = ax.imshow(zz, cmap=my_cmap)
cbar = plt.colorbar(cim)
plt.cla()  # Clears axis
ax.plot(50,50, 'ko')
ax.imshow(zz, cmap='winter', alpha=0.5)
ax.set_title("No lines and transparency")

这会产生一个颜色条没有线条但仍保持透明度的图像。虽然它仍然是一个巨大的 hack，但至少我们不必再忍受这些行了！

【讨论】：

我应用了最后一个技巧（不带 alpha 的绘图，绘制颜色条，带 alpha 的绘图），因为我必须通过 imshow 运行图像，第二个透明地覆盖在第一个上，第二个有彩条。因此遇到了透明条纹问题。

【解决方案4】：

我通常更喜欢使用 Eric Firing 的建议 here 通过添加以下行来光栅化颜色栏内容以避免此问题。

cbar.solids.set_rasterized(True)

这种解决方法对于具有透明度的图像可能会失败，但对于大多数正常情况，它会产生所需的结果。

【讨论】：

两年后回到这里。这确实有很大帮助。
优秀。看起来更好，而且 svg 输出也更小！

【解决方案5】：

试试：

cbar = mymap.colorbar(sc, drawedges=False, location="bottom")

它现在在网络上有很好的记录（我可以找到），但是

*drawedges*   [ False | True ] If true, draw lines at color
              boundaries.

（从matplotlib/lib/matplotlib/colorbar.py 提取）我认为通过将drawedges 设置为True，您是在告诉它绘制这些线。

【讨论】：

drawedges 确实为我绘制了边缘，但将它们绘制为黑色！不是特别有帮助。 mfra 的解决方案对我来说没有优势。 (matplotlib v1.3.1)

【解决方案6】：

由于没有其他建议对我有用，我最终从颜色条实例中删除了 alpha 通道：

from matplotlib.colors import to_rgb

lut = colorbar.solids.get_facecolor()
bg_color = to_rgb('white')
lut[:, :3] *= lut[:, 3:]
lut[:, :3] += (1 - lut[:, 3:]) * bg_color
lut[:, 3] = 1.
colorbar.solids.set_facecolor(lut)

必须先绘制一次颜色条，然后才能访问面部颜色。

【讨论】：

【解决方案7】：

即使不优雅，以下也可以是另一种解决方案。

In [1]: children = cbar.ax.get_children()
In [2]: children
Out[2]:
[<matplotlib.collections.QuadMesh at 0x21783c41b70>,
 <matplotlib.collections.LineCollection at 0x21783bfdc18>,
 <matplotlib.patches.Polygon at 0x21783ba0588>,
 <matplotlib.patches.Polygon at 0x21783beef98>,
 <matplotlib.spines.Spine at 0x21783b77c88>,
 <matplotlib.spines.Spine at 0x21783b77470>,
 <matplotlib.spines.Spine at 0x21783b70c88>,
 <matplotlib.spines.Spine at 0x21783b70860>,
 <matplotlib.axis.XAxis at 0x21783b6ac50>,
 <matplotlib.axis.YAxis at 0x21783ba60f0>,
 <matplotlib.text.Text at 0x21783bc2198>,
 <matplotlib.text.Text at 0x21783bc2320>,
 <matplotlib.text.Text at 0x21783bc22b0>,
 <matplotlib.patches.Rectangle at 0x21783bc2358>]
In [3]: obj = children[1]  # Get the LineCollection object
In [4]: obj.set_linewidth(0)

【讨论】：