如何在 Matplotlib/Python 中同时使用虚线底片默认样式 + 线条颜色？

Question

使用 Python/Matplotlib 绘制等高线图时，默认行为（对于 1 种颜色）是负值以虚线表示。这是我想要的功能。但是，如果我设置线条的颜色，它们都会被绘制成实线。我想结合虚线底片和自定义颜色。

如何绘制彩色线条，并保持负虚线样式？

下面，我复制（修改了一下），本教程的一个例子：https://www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/ch04.html

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
Z = f(X, Y)

# Default: 1 color, negatives are dashed
plt.contour(X, Y, Z, colors='black')
plt.show()

# Set colormap: all lines are solid
plt.contour(X, Y, Z, cmap='RdBu')
plt.show()

# Set individual colors: all solid lines
plt.contour(X, Y, Z, colors=['b','b','b','r','r','r','r','r'])
plt.show()

默认值：负数为虚线。

通过颜色图设置颜色：全部变为纯色。

设置单独的颜色：再次全部为纯色。我希望此处的蓝线自动变为虚线，因为它们是负值。

Answer 1

这是您可以做到的一种方法。（matplotlib 专家可能会推荐更简单的方法。）

此示例使用颜色图设置颜色，然后在创建等高线图后更改线型。虚线表示负轮廓，虚线表示 0，实线表示正。

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
Z = f(X, Y)

# Contour with a specified colormap.
result = plt.contour(X, Y, Z, cmap='RdBu')

# Override the linestyles based on the levels.
for line, lvl in zip(result.collections, result.levels):
    if lvl < 0:
        line.set_linestyle('--')
    elif lvl == 0:
        line.set_linestyle(':')
    else:
        # Optional; this is the default.
        line.set_linestyle('-')

# Optional--this makes the 0 contour more visible with the
# chosen colormap.
ax = plt.gca()
ax.set_facecolor('#d0d0d0')

plt.show()

结果如下：

Answer 2

遗憾的是，负值不同线型的特性没有暴露给用户。它与线条是否使用单一颜色有关。这会切换属性 monochrome，后者决定是否更改线型。

因此，一个快速的技巧是将 monochrome 属性设置为 True 并重置线条样式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
Z = f(X, Y)


cntr = plt.contour(X, Y, Z, cmap='RdBu')
cntr.monochrome = True
for col, ls in zip(cntr.collections, cntr._process_linestyles()):
    col.set_linestyle(ls)

plt.show()

由于这使用了私有 ._process_linestyles() 属性，因此不建议在生产代码中使用它；而是使用或下面的选项。

这里我想指出的是先验设置linestyles的选项，具体取决于级别：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
Z = f(X, Y)


loc = matplotlib.ticker.MaxNLocator(7)
lvls = loc.tick_values(Z.min(), Z.max())
cntr = plt.contour(X, Y, Z, levels=lvls, cmap='RdBu', 
                   linestyles=np.where(lvls >= 0, "-", "--"))

plt.show()

如何在 Matplotlib/Python 中同时使用虚线底片默认样式 + 线条颜色？

How to use both dashed-negatives defalut style + line colors in Matplotlib/Python?

python

visualization

matplotlib

contour