如何解决 Matplotlib 中的锯齿状网格？

Question

我有一个问题需要你的帮助。现在我有一个网格数据。它由多个不同的值组成。结构如下图所示。 实际图形事实上，我想要得到的图形应该是由平滑的填充曲面组成的。如下所示。 我想要的图形我提供了一个特定的数据集。请参考。 样本数据集。这个数据集是“surfer”软件定义的asc格式。您可以使用“pykrige”来阅读。使用以下代码进行渲染import sysimport matplotlib.pyplot as pltimport pykrige.kriging_tools as ktdef func(cmd):       ascFile = cmd[1]   ascFileContent = kt.read_asc_grid(ascFile)   Z = ascFileContent[0]   X = ascFileContent[1]   Y = ascFileContent[2]   print(Z)   fig = plt.figure()       ax = fig.add_subplot()   contour = plt.contourf(X,Y,Z)   #contour = plt.pcolormesh(X,Y,Z)   plt.show()if __name__ == "__main__":   cmd=["CONTOUR_KYZQ"]   #gridFile   cmd.append(r"D:\out.grd")   func(cmd)我使用了各种方法，例如 pcolormesh、contourf。生成的图形呈锯齿状。我怎么解决这个问题。请帮我。多谢。

Answer 1

用于scipy.ndimage.zoom平滑图像。这是我对数字 5 使用平滑，但您可以尝试其他数字。

import matplotlib.pyplot as plt

import pykrige.kriging_tools as kt

import scipy.ndimage

ascFileContent = kt.read_asc_grid("out.grd")

Z = ascFileContent[0]

X = ascFileContent[1]

Y = ascFileContent[2]

fig = plt.figure()    

plt.rcParams['figure.figsize'] = [20, 14]

new_z = scipy.ndimage.zoom(Z, 5)

contour = plt.contourf(np.linspace(X[0], X[-1], len(X) * 5), 

                       np.linspace(Y[0], Y[-1], len(Y) * 5), 

                       new_z)

plt.show()

如果您放大特定区域（如此代码片段所示），您会注意到您的数据本质上是“方格的”。所以即使平滑了，也有一些区域看起来非常像网格（见下文）。

ascFileContent = kt.read_asc_grid("out.grd")

Z = ascFileContent[0]

X = ascFileContent[1]

Y = ascFileContent[2]

fig = plt.figure()    

plt.rcParams['figure.figsize'] = [20, 14]

ZOOM_FACTOR = 5

new_z = scipy.ndimage.zoom(Z, ZOOM_FACTOR)

contour = plt.contourf(np.linspace(X[0], X[-1], len(X) * ZOOM_FACTOR), 

                       np.linspace(Y[0], Y[-1], len(Y) * ZOOM_FACTOR), 

                       new_z)

plt.xlim((106, 107))

plt.ylim((24, 26))

plt.show()