如何在 matplotlib 中平滑 2D 颜色图

Question

我的问题是是否有任何方法可以使用 matplotlib 平滑 2D 颜色图？我的代码：

def map():
    # setup parameters
    j = 0
    N = 719
    N2 = 35
    x = np.linspace(190, 800, N) 
    y = np.linspace(10, 360, N2) # (1,2,3), 1 - start Temp, 2- end temp + 10K, 3 - how many steps to reach it
    z = []
    A = np.zeros([35,719]) # [1 2], 1 - number of spectras, 2 - delta wavelength
    # run
    for i in range(10,360,10):
            Z = []
            file_no = (str(0) + str(i))[-3:]
            data = np.genfromtxt('C:\\Users\\micha_000\\Desktop\\Measure\\' + '160317_LaPONd_g500_%s_radio.txt'%file_no,skip_header = 12)
            for line in data:
                Z.append(line[1]-6000)
            A[j,:] = Z
            j = j+1
    X, Y = np.meshgrid(x,y)
    fig, ax = plt.subplots()
    cs = ax.contourf(X, Y, A, cmap=cm.viridis)
    norm = colors.Normalize(vmin = 0, vmax = 1)
    plt.xlabel('wavelength [nm]')
    plt.ylabel('temperature [K]')
    plt.title('LaPONd_g500')
    cbar = fig.colorbar(cs, norm = norm)
    plt.savefig('C:\\Users\\micha_000\\Desktop\\Measure\\LaPONd_g500_radio_map.png')
    plt.show()
    plt.close()

这是我收到的示例：

有什么方法可以通过平滑像素过渡来使其看起来更好吗？

Answer 1

问题不在于调色板（在 matplotlib 中都是平滑的），而是您正在使用的事实contourf()，它生成一组有限的计数，每个计数都具有单一颜色，因此并不平滑。默认值约为 10 个计数。

一种快速解决方案：通过指定级别来增加轮廓级别的数量（您还可以给出要包含哪些级别的数组）：

cs = ax.contourf(X, Y, A, cmap=cm.viridis, levels=100)

更好的是，由于您的数据似乎已经在网格上（例如每个像素的 X、Y、Z 值），因此您应该使用pcolormesh(X,Y,A)轮廓而不是轮廓来绘制它。这将使用完全连续的值而不是步骤来绘制。