Pyplot contourf 不填写“0”级别答案

【问题标题】：Pyplot contourf don't fill in "0" levelPyplot contourf 不填写“0”级别
【发布时间】：2017-11-27 17:38:17
【问题描述】：

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

这是我用来绘图的代码：

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。

降雪数据集示例如下所示：

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

【问题讨论】：

你能模拟一个类似于snowfall，但可以包含在问题中的数据集吗？
当然，我用该信息编辑了原始帖子。

标签： python matplotlib matplotlib-basemap

【解决方案1】：

这也可以使用来自ticker子类的'locator'和MaxNLocator（'prune ='lower'）来实现。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'参数可用于控制区间（级别）的数量

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

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您的 levels 中不包含 0，则不会在 0 级别绘制等高线。

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为 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，其中哪一个最符合你想要的情节。

【讨论】：

【解决方案3】：

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。

使用
从数据集中屏蔽所有np.ma.masked_less(snowfall, 0.01)
或

将绘图的级别设置为 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。

【讨论】：