为 matplotlib tricontourf 设置掩码

Question

我有一些 numpy 数组，其中包含我将在二维网格上可视化的数据。有些数据是非物理的，我想屏蔽这些数据。但是，我不知道如何正确设置 tricontour 的掩码属性。我试过了：

import matplotlib.pyplot as mp
import numpy as np

with open('some_data.dat', 'r') as infile:
        x, y, z = np.loadtxt(infile, usecols=(0, 1, 2), unpack=True)
isbad = np.less(z, 1.4) | np.greater(z, 2.1)
mp.tricontourf(x, y, z, mask = isbad)

但是结果图根本就没有被屏蔽。我尝试了 masking part of a contourf plot in matplotlib，即

z2 = np.ma.array(z, mask= isbad)
mp.tricontourf(x, y, z2)

这也没有用。我想使用 tricontourf instrad of contourf，因为我不想对我的数据进行网格化。

z[isbad] = np.nan

调用 tricontourf 时导致分段错误

这是图，红色是我想标记为非物理的。

Answer 1

技巧来了。我需要收集三角形的索引（它们是 z 的索引！），评估它们是否好，然后只接受至少一个角有效的三角形（将维度从 (ntri, 3) 减少到 ntri

triang = tr.Triangulation(x, y)
mask = np.all(np.where(isbad[triang.triangles], True, False), axis=1)
triang.set_mask(mask)
colplt = mp.tricontourf(triang, z)
mp.colorbar()

受此启发link：http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/tripcolor_demo.html

Answer 2

wsj 的回答对我不起作用，因为它没有删除某些屏蔽点（我认为不是所有节点都不好）。

This solution 做了：

z[isbad] = numpy.NaN
z = numpy.ma.masked_invalid(z)
vmin, vmax = z.min(), z.max()
z = z.filled(fill_value=-999)

levels = numpy.linspace(vmin, vmax, n_points)
plt.tricontourf(x, y, z, levels=levels)

为 matplotlib tricontourf 设置掩码

Set mask for matplotlib tricontourf

python

numpy

matplotlib