使用tripcolor绘制多组数据 - 在颜色图中添加透明度

Question

使用tripcolor绘制多组数据 - 在颜色图中添加透明度

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我似乎无法解决这个问题。我有多组具有相同x,y点的数据。我进行了Delaunay三角剖分并使用tripcolor绘图。我在这个论坛上读到，要将几组数据绘制到同一图中，我需要指定轴和其他内容，但在这里（matplotlib入门者，抱歉）似乎不起作用。我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
from pylab import genfromtxt

data=genfromtxt("momentAF.txt")
data2=genfromtxt("momentZZ.txt")

x = data[:,0]
y = data[:,1]
z1 = data[:,4]
z2 = data2[:,4]

circle=plt.Circle((0,0),1,color="black",fill=False)

triang = tri.Triangulation(x, y)

ax = plt.subplot(111)
ax.set_aspect('equal')
ax.add_artist(circle)
ax.tripcolor(triang, z2**2, shading='gouraud', cmap='Greens')
ax.tripcolor(triang, z1**2, shading='gouraud', cmap='Reds')
#plt.colorbar()
plt.title("ST, G'=-0.0")

任何帮助都非常感激，谢谢。

编辑：我想要的大致示例：

编辑2：我尝试使用colormap选项“set_under”显示多个数据集而不为它们设置透明度：

my_cmap = cm.get_cmap("Greens")
my_cmap2 = cm.get_cmap("Reds")
my_cmap.set_under('w',alpha=0)
my_cmap2.set_under('w',alpha=0)

然后

ax.tripcolor(triang, z1**2, shading='gouraud', cmap=my_cmap, vmin=0.01)
ax.tripcolor(triang, z2**2, shading='gouraud', cmap=my_cmap2, vmin=0.01)

但是它仍然只显示z1非零的区域（即我的_cmap2中应该透明的区域被白色覆盖掉了）。我还尝试使用掩蔽数组，

masked = np.ma.masked_where(z1<.1,z3**2)
masked2 = np.ma.masked_where(z2<.1,z4**2)

ax.tripcolor(triang, masked, shading='gouraud', cmap="Greens")
ax.tripcolor(triang, masked2, shading='gouraud', cmap="Reds")

尽管如此，仍然毫无结果。

- Juraj

你还没有解释你得到了什么和你期望的是什么。此外，如果您输入虚拟数据 - 请明确指定data和data2的数组，而不是链接到其他小文件，这对我们来说会更容易处理。 - cphlewis

抱歉没有说明问题和数据（它们太大了，无法在此发布）。图形是圆形的，几个数据集在圆的不同部分具有非零值。因此，通过在一个图中绘制多个数据集，我想要获得绿色、红色、蓝色等部分的区域，这些颜色默认情况下位于图的不同部分（由于数据的性质），因此颜色不会重叠。理想的结果是，色图将从红色到透明，这样我就不必使用透明度 alpha，但我不确定是否可能。 - Juraj

set_under函数改变了cmap的lut属性的alpha值，但是似乎TriMesh将其覆盖为传递给tripcolor的alpha值，如果没有传递，则默认为1。 - Yann

顺便提一下，你不能将掩码数组传递给 tripcolor。只有在给出 x,y 坐标时，它才接受 mask 参数。你必须在 Triangulation 对象上应用掩码（这实际上是 tripcolor 所做的，它直接将 x,y,masked 传递给 Triangulation 构造函数），请参见我的编辑。 - Yann

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Yann · Accepted Answer

它不是不起作用，只是你在绘制两次相同的三角剖分，只是改变了颜色（triplot中tripcolor签名后面的参数是数据点的颜色）。请参阅tripcolor文档：下一个参数必须是C，颜色值数组，如果在点上定义了颜色值，则每个点一个颜色值，如果在三角形上定义了颜色值，则每个三角形一个颜色值。如果三角剖分中的点数和三角形数相同，则假定在点处定义了颜色值；要强制使用三角形处的颜色值，请使用kwarg facecolors*=C而不仅仅是*C。

因此，您下面的代码所做的是使用cmap为Greens的颜色级别z1 ** 2绘制三角剖分triang，然后在其上方绘制完全相同的三角剖分，只是将颜色级别更改为z2 ** 2并将cmap更改为Reds。

ax.tripcolor(triang, z2**2, shading='gouraud', cmap='Greens')
ax.tripcolor(triang, z1**2, shading='gouraud', cmap='Reds')

当然，你只能看到最后绘制的（红色）因为它正好覆盖了第一个绘制的（绿色）。你可以使用透明度 alpha 来同时看到两者：

ax.tripcolor(triang, z2**2, shading='gouraud', cmap='Greens', alpha=0.5)
ax.tripcolor(triang, z1**2, shading='gouraud', cmap='Reds', alpha=0.5)

但最终结果将是颜色的混合物（以最后绘制的为主），我不确定这是否符合您的要求...

就像cphlewis所说，如果您展示使用的数据和想要的结果，那么理解您想要什么将会更容易。

编辑：

我认为我找到了一种使用掩码实现您想要的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri

x = np.random.uniform(-0.7,0.7,10)
y = np.random.uniform(-0.7,0.7,10)
z1 = np.random.uniform(-1,1,10)
z2 = - z1

circle=plt.Circle((0,0),1,color="black",fill=False)

triang1 = tri.Triangulation(x, y)
triang2 = tri.Triangulation(x, y)

mask1 = np.logical_or.reduce(( np.where(z1[triang1.triangles]<=0, 1,0).T ))
mask2 = np.logical_or.reduce(( np.where(z2[triang2.triangles]<=0, 1,0).T ))

triang1.set_mask(mask1)
triang2.set_mask(mask2)

ax = plt.subplot(111)
ax.set_aspect('equal')
ax.add_artist(circle)

t1 = ax.tripcolor(triang1, z1, shading='gouraud', cmap=matplotlib.cm.Greens, alpha=0.5)
t2 = ax.tripcolor(triang2, z2, shading='gouraud', cmap=matplotlib.cm.Reds, alpha=0.5)

基本上，您需要创建一个掩码并将其设置为triang1，这将控制显示哪个三角形。 triang2.triangles是三角形的列表（实际上是一个3 * nb_of_triangles数组，基本上它是一个顶点数组）。 z2 [triang2.triangles]为每个顶点提供相应的zlevel。 np.where(z2[triang2.triangles]<=0,1,0).T测试顶点级别是否为零，因此是否应该屏蔽。 np.logical_or.reduce执行逻辑或，因此如果至少有一个顶点被屏蔽，则屏蔽三角形（因此，只有具有可见顶点的三角形不被屏蔽）。

请注意，可能有一些方法通过直接编辑t1._facecolors来实现透明度，但我真的看不出这些是如何计算的...