停止pyplot.contour沿着不连续点绘制轮廓

Question

我有一个坐标变换的二维地图.每个点的数据是原始坐标系中的轴上角,从0到360.我正在尝试使用pyplot.contour绘制恒定角度的线,例如45度.轮廓沿着两极之间的45度线出现,但是沿着0/360不连续性连接两个极的轮廓还有一个附加部分.这是一个非常锯齿状的丑陋线,因为它基本上只跟踪像素,一边接近0,另一边接近360.

示例:这是使用全彩色地图的图像:

您可以在左侧看到蓝色/红色曲线的不连续性.一侧是360度,另一侧是0度.在绘制轮廓时,我得到:

请注意,所有轮廓都连接两个极点,但即使我没有绘制0度轮廓,所有其他轮廓都遵循0度不连续性(因为pyplot认为一边是0而另一边是360,必须有所有其他角度之间).

生成此数据的代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
jgal = np.array( [[-0.054875539726,-0.873437108010,-0.483834985808],\
                 [0.494109453312,-0.444829589425, 0.746982251810],\
                 [-0.867666135858,-0.198076386122, 0.455983795705]])

def s2v3(rra, rdec, r):
    pos0 = r * np.cos(rra) * np.cos(rdec)
    pos1 = r * np.sin(rra) * np.cos(rdec)
    pos2 = r * np.sin(rdec)
    return np.array([pos0, pos1, pos2])

def v2s3(pos):
    x = pos[0]
    y = pos[1]
    z = pos[2]
    if np.isscalar(x): x, y, z = np.array([x]), np.array([y]), np.array([z])
    rra = np.arctan2(y, x)
    low = np.where(rra < 0.0)
    high = np.where(rra > 2.0 * np.pi)
    if len(low[0]): rra[low] = rra[low] + (2.0*np.pi)
    if len(high[0]): rra[high] = rra[high] - (2.0*np.pi)
    rxy = np.sqrt(x**2 + y**2)
    rdec = np.arctan2(z, rxy)
    r = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
    if x.size == 1:
        rra = rra[0]
        rdec = rdec[0]
        r = r[0]
    return rra, rdec, r


def gal2fk5(gl, gb):
    dgl = np.array(gl)
    dgb = np.array(gb)
    rgl = np.deg2rad(gl)
    rgb = np.deg2rad(gb)
    r = 1.0
    pos = s2v3(rgl, rgb, r)

    pos1 = np.dot(pos.transpose(), jgal).transpose()

    rra, rdec, r = v2s3(pos1)

    dra = np.rad2deg(rra)
    ddec = np.rad2deg(rdec)

    return dra, ddec


def make_coords(resolution=50):
    width=9
    height=6
    px = width*resolution
    py = height*resolution
    coords = np.zeros((px,py,4))
    for ix in range(0,px):
        for iy in range(0,py):
            l = 360.0/px*ix - 180.0
            b = 180.0/py*iy - 90.0
            dra, ddec = gal2fk5(l,b)
            coords[ix,iy,0] = dra
            coords[ix,iy,1] = ddec
            coords[ix,iy,2] = l
            coords[ix,iy,3] = b
    return coords

 coords = make_coords()

 # now do one of these
 #plt.imshow(coords[:,:,0],origin='lower') # color plot
 #plt.contour(coords[:,:,0],levels=[45,90,135,180,225,270,315]) # contour plot with jagged ugliness 

我怎么能:

1. 停止pyplot.contour沿着不连续点绘制轮廓

2. 使pyplot.contour认识到角度的0/360不连续性根本不是真正的不连续性.

我可以增加基础数据的分辨率,但在我得到一个很好的平滑线之前,它开始需要很长时间和大量内存来绘制.

我还想绘制一个沿0度的轮廓,但如果我能弄清楚如何隐藏不连续性,我可以将它移到其他不靠近轮廓的地方.或者,如果我能让#2发生,那就不是问题了.

Answer 1

这绝对仍然是一个黑客，但你可以通过两种方法获得漂亮的平滑轮廓：

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1. 绘制相位绝对值的等高线（从 -180\xcb\x9a 到 180\xcb\x9a），以便不存在不连续性。
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2. 在有限区域中绘制两组等值线，以便接近极值顶部和底部的数值缺陷不会蔓延。
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以下是附加到示例的完整代码：

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Z = np.exp(1j*np.pi*coords[:,:,0]/180.0)\nZ *= np.exp(0.25j*np.pi/2.0)   # Shift to get same contours as in your example\nX = np.arange(300)\nY = np.arange(450)\n\nN = 2\nlevels = 90*(0.5 + (np.arange(N) + 0.5)/N)\nc1 = plt.contour(X, Y, abs(np.angle(Z)*180/np.pi), levels=levels)\nc2 = plt.contour(X, Y, abs(np.angle(Z*np.exp(0.5j*np.pi))*180/np.pi), levels=levels)\n

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人们可以推广此代码以获得任何“周期性”函数的平滑轮廓。剩下要做的就是生成一组具有正确值的新轮廓，以便正确应用颜色图、正确应用标签等。但是，似乎没有一种简单的方法可以使用 matplotlib 执行此操作：QuadContourSet类做了所有的事情，我没有看到从等高线c1和构造适当的轮廓对象的简单方法c2。

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