使用类标签填充轮廓

Question

我有一个二维点网格，其中每个点都有一个对应的标签，在[0.0, 5.0] 范围内。现在我想做以下事情：

绘制网格中的所有点并根据它们的标签为它们着色。

但是，我不想使用scatter plot 来执行此操作。我尝试使用 contourf 和 pcolormesh 绘图：

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1234)

x = np.linspace(-1.0, 1.0, num=5)
xx, yy = np.meshgrid(x, x)
z = np.random.randint(low=0, high=6, size=xx.shape)
levels = np.arange(0, 6)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0, 0].contourf(xx, yy, z)
axes[0, 1].contour(xx, yy, z, colors='k')
axes[1, 0].scatter(xx, yy, marker='.', c=z)
axes[1, 1].pcolormesh(xx, yy, z)
plt.show()

我应该如何指定contourf 图的级别，以便获得分隔标签的等高线。 （类似于 pcolormesh 图）

此外，我怎样才能固定每个标签的颜色，即标签 4 应该始终为红色？

编辑：这是一个 contourf 图的示例，它产生了太多的彩色区域：

实际上，网格中只有两个标签。但是，在这两个区域之间的边界处，还绘制了几条额外的等高线。

对于上面的示例，应该有一条等高线分隔两个区域（青色和蓝色）

感谢您的帮助。

Answer 1

可能您只是忘记提供要显示的关卡。对于 N 个标签，一个需要 7 个级别，例如对于标签[0 1 2 3 4 5]，可以选择级别，使标签位于级别区间的中间[-0.5 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5]。

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

np.random.seed(1234)

x = np.linspace(-1.0, 1.0, num=5)
xx, yy = np.meshgrid(x, x)
z = np.random.randint(low=0, high=6, size=xx.shape)

levels = np.arange(0, z.max()+2)-0.5

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.contourf(xx, yy, z, levels=levels)

fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=np.unique(z))
ax.contour(xx, yy, z, colors='k',levels=levels)
ax.scatter(xx, yy, marker='.', c=z)

plt.show()

请注意，contourf 图的颜色与散点图的颜色略有不同。原因在问题答案中说明：How does pyplot.contourf choose colors from a colormap?

Answer 2

如果我理解正确，您需要类似pcolormesh 的情节，但只有轮廓。实现此目的的一种方法是扩展（或扩大）您的数组，使其在x 和y 方向上多次包含相同的值。这基本上意味着您的z 由许多高原组成，其间有非常陡峭的梯度。您可以使用np.repeat 轻松完成此操作。下面我展示了一个示例，其中原始数据中的每个点都扩展为 20x20 的平台。

可以通过创建自定义颜色图来修复绘图的颜色。在您的情况下，使用 ListedColormap 就足够了。使用contour 时，您还必须指定绘制轮廓的级别以使其正常工作。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import colors

cmap = colors.ListedColormap([
    'royalblue', 'cyan','yellow', 'orange', 'red', 'green'
])

np.random.seed(1234)

num = 5
x = np.linspace(-1.0, 1.0, num=num)
xx, yy = np.meshgrid(x, x)
z = np.random.randint(low=0, high=6, size=xx.shape)
levels = np.arange(0, 6)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0, 0].contourf(xx, yy, z)
axes[0, 1].contour(xx, yy, z, colors='k')
axes[1, 0].scatter(xx, yy, marker='.', c=z)
axes[1, 1].pcolormesh(xx, yy, z, cmap=cmap)  ##I added here the custom colormap for reference

##expanding the arrays
N = 20
x1 = np.linspace(-1.0, 1.0, num=N*num)
xx1, yy1 = np.meshgrid(x1,x1)
z1 = np.repeat(np.repeat(z, N,axis=0),N).reshape(xx1.shape)

fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.contour(xx1, yy1, z1, cmap=cmap, levels = levels)

plt.show()

产生这种情节：

如您所见，线条仍然不是很直，有时可以看到两条相邻的线条。这是因为不同平台之间的梯度不相等。我使用N=200 运行了另一个示例，在这种情况下线条更直：

希望这会有所帮助。