Matplotlib QuadMesh 绘图教程

简介

本教程将指导你使用 Matplotlib 库创建 QuadMesh 图。QuadMesh 是 pcolor 函数的一种更快的泛化，但有一些限制。本教程中的演示将说明 QuadMesh 在处理掩码数据时的一个错误。

虚拟机使用提示

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如果你在学习过程中遇到问题，随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

导入必要的库

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

定义数据

n = 12
x = np.linspace(-1.5, 1.5, n)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, n * 2)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Qx = np.cos(Y) - np.cos(X)
Qz = np.sin(Y) + np.sin(X)
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2) / 5
Z = (Z - Z.min()) / (Z.max() - Z.min())
Zm = np.ma.masked_where(np.abs(Qz) < 0.5 * np.max(Qz), Z)

创建图表

fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3)
axs[0].pcolormesh(Qx, Qz, Z, shading='gouraud')
axs[0].set_title('无掩码值')
cmap = plt.colormaps[plt.rcParams['image.cmap']].with_extremes(bad='y')
axs[1].pcolormesh(Qx, Qz, Zm, shading='gouraud', cmap=cmap)
axs[1].set_title('有掩码值')
axs[2].pcolormesh(Qx, Qz, Zm, shading='gouraud')
axs[2].set_title('有掩码值')
fig.tight_layout()
plt.show()

解释

• 步骤 2：使用 NumPy 数组定义数据。X 和 Y 数组用于创建网格，该网格用于计算 Qx 和 Qz 值。然后根据 Qx 和 Qz 值计算 Z 值。Zm 数组是通过在 Qz 的绝对值小于 Qz 最大值的 0.5 倍的位置屏蔽值来创建的。
• 步骤 3：使用 subplots 方法创建一个包含三个子图的图形。pcolormesh 函数用于为每个子图创建一个 QuadMesh 图。第一个子图显示没有掩码值的图。第二个子图显示有掩码值且使用自定义颜色映射表的图，其中掩码区域为黄色。第三个子图显示有掩码值且使用默认颜色映射表的图，其中掩码区域为透明。
• 步骤 4：QuadMesh 图是可视化二维数据的有用工具。在本教程中，我们学习了如何使用 pcolormesh 函数创建 QuadMesh 图以及如何处理图中的掩码数据。

总结

本教程提供了使用 Matplotlib 库创建 QuadMesh 图的分步指南。我们学习了如何处理图中的掩码数据以及如何为掩码区域自定义颜色映射表。QuadMesh 图是可视化二维数据的强大工具，在科学应用中特别有用。