matplotlib中的非闭合轮廓？

Question

在 GIS 预处理器中实现（精彩的 matplotlib）轮廓绘制时，结果有些不理想 [参见附图以获取参考]。

结果不是理想地显示折线段（橙色圆圈区域），而是封闭的多边形环（绿色突出显示的路径）。

我对游戏逻辑的最佳推断；在所附图像中从左到右，轮廓级别正在减少。闭合的循环表明 matplotlib.pyplot.contours() 正在合并所述级别范围内的所有值 - 因此是闭合循环？

我们的目标是让这些大致垂直的轮廓水平线在所述形状的边界处被剪掉。考虑到这些轮廓的路径被抓取并以 pyplot 的另一种方式绘制 - 内置的遮罩和剪裁似乎可能不适用。

也许我在最初的轮廓创建中忽略了文档中的一个论点 - 或者其他一些满足所描述需求的方法？

感谢您提供线索或智慧。

当前输入：

（meshXList、meshYList 和 valueZList 是位于所示多边形内的各向同性网格质心坐标）

X = np.array(self.meshXList).reshape(self.numRows,self.numCols)
Y = np.array(self.meshYList).reshape(self.numRows,self.numCols)
Z = np.array(self.valueZList).reshape(self.numRows,self.numCols)

conIntrv = float(self.conIntNum.text())
minCon,maxCon = float(self.minConLineNum.text()),float(self.maxConLineNum.text())
numCon = int((maxCon-minCon)/conIntrv)
levels = np.linspace(minCon,maxCon,numCon)

contours = plt.contour(X,Y,Z,levels,antialiased=True)
conCollect = contours.collections

rawContourLines = []
for lineIdx, line in enumerate(conCollect):
    lineStrings = []
    for path in line.get_paths():
        if len(path.vertices)>1:
            lineStrings.append(path.vertices)
    rawContourLines.append(lineStrings)

更新相关解析：

最崇高的敬意 @tom10 对我来说应该是显而易见的。 附图中的灰色区域被包含在meshXList、meshYList和valueZList中；虽然不是在 GIS 程序中选择显示。

了解 valueZList 不需要数值（使用 -999.99999999999），而是可以合并 {None} 揭示了一个非常简单的问题解决方案：

    emptValue = None
    self.valueZList = [emptValue]*len(self.meshXList)
    with open(valueFile, "r") as valueInput:
        reader = csv.reader(valueInput)
        for idx,row in enumerate(reader):
            if idx==0: self.valueType = row[1]
            if idx>0:
                holdingIdx = int(row[0])
                holdingVal = float(row[1])
                if '888.88' in holdingVal or '777.77' in holdingVal:
                    self.valueZList[holdingIdx] = emptValue
                else:
                    self.valueZList[holdingIdx]=holdingVal
                    if holdingVal<minValue: minValue = holdingVal
                    if holdingVal>maxValue: maxValue = holdingVal

“无类型”的万岁。

Answer 1

一种方法是将边界外的区域设置为None。因此修改standard example 以给出“开放”轮廓：

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'out'
matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'out'

delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
# difference of Gaussians
Z = 10.0 * (Z2 - Z1)

Z[X<-1] = None
Z[X>2] = None

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z, levels=np.arange(-.5, 2, .5))
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
plt.title('Simplest default with labels')

plt.show()

或者，更有趣一点（使用，Z[X*X+(Y-1)**2>3.] = None）：