如下图所示,图为NCL官网实力的等值线绘图。可以观察到,图中每条等值线都带有一个白色的矩形边框,使其在黑色的等值线更加清晰明了,更具有可读性。但是,目前我还是用python比较多,希望在python中实现同样的效果。不行,再去考虑学习一下NCL进行绘图。
以下是实现的ncl脚本代码:
;----------------------------------------------------------------------
; conLab_8.ncl
;
; Concepts illustrated:
; - Formatting contour line labels to force the number of digits
; - Generating dummy data using "generate_2d_array"
; - Making the labelbar be vertical
; - Formatting labelbar labels using "sprintf"
;----------------------------------------------------------------------
; See tickmark example tm_8.ncl for more xxxFormat examples:
;
; http://www.ncl.ucar.edu/Applications/Images/tm_8_lg.png
;----------------------------------------------------------------------
;
; These files are loaded by default in NCL V6.2.0 and newer
; load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl"
; load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl"
begin
;---Generate some dummy data.
data = generate_2d_array(15, 15, -100., 100., 0, (/100,100/))
;---Contour levels to use.
data_levels = ispan(-85,85,5) + 5.587
;---Open a png file to draw graphics to.
wks = gsn_open_wks("png","conLab")
;---Set up resources.
res = True
res@gsnMaximize = True
res@cnFillOn = True ; Turn on contour fill
res@cnLineLabelsOn = True ; Turn on contour line labels
res@cnLevelSelectionMode = "ExplicitLevels"
res@cnLevels = data_levels
res@lbOrientation = "Vertical"
res@tiMainString = "Default line labels and labelbar labels"
plot = gsn_csm_contour(wks,data,res) ; Create filled contour plot
res@cnLineLabelFormat = "0@;*.3f" ; Only one value after decimal point
res@lbLabelStrings = sprintf("%5.1f",data_levels) ; Format the labelbar labels
res@tiMainString = "Formatted line labels and labelbar labels"
plot = gsn_csm_contour(wks,data,res) ; Create filled contour plot
end
首先,在python中绘制等值线,用到的函数为plt.contour(X, Y, Z, colors='black', levels=contour.levels)
,为其添加等值线数值的函数为,这里需要将plt.contour(X, Y, Z, colors=‘black’, levels=contour.levels)赋值为一个变量clabels
:
plt.clabel(clabels, inline=True, fontsize=8,
fmt=fmt,
colors='black',
use_clabeltext=True,
manual=False)
目前,查找了相关plt.clabel
的函数,还没有找到相关的参数可以直接打开等值线数值的背景颜色,所以只能从其他方面找解决办法。首先,等值线的数值实际上就是一个个text
文本,一般我们是通过matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)
来实现图上文本信息的添加的,而text
本身是具备添加背景色的。所以,我们只要遍历每一个等值线上的数值文本,然后设置文本的参数即可。说起来可能有点绕,但是代码上就非常易懂:
首先生成一个等值线图片,如下所示:
代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些示例数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
# 创建一个带有白色背景的等值线图
fig, ax = plt.subplots(dpi=200)
contour = ax.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
cbar = plt.colorbar(contour)
fmt = '%.2f'
clabels = plt.contour(X, Y, Z, colors='black', levels=contour.levels)
plt.clabel(clabels, inline=True, fontsize=8,
fmt=fmt,
colors='black',
use_clabeltext=True,
manual=False)
设置等值线文本信息,实际上就是for
循环加if
判断。这里加上if判断是为了只显示想要的数值对应的背景色
[txt.set_bbox({'boxstyle': 'round',
'facecolor': 'w',
'edgecolor': 'black',
'pad': 0.04}) if txt.get_text() in ('0.5','0.25', '-0.5','-0.25') else txt.set_visible(False) for txt in clabels.labelTexts]
其中,boxstyle
设置文本box的风格,矩形还是圆形等;
facecolor
和edgecolor
不说了,pad
可以理解为设置矩形框的宽窄程度,可以自己调整数值测试一下效果。
最终得到的结果如下:
基本上是实现想要的目的,以下是全部代码:
"""
Created on Fri Oct 6 16:46:32 2023
@author: jianpu
@blog : https://blog.csdn.net/weixin_44237337?spm=1000.2115.3001.5343
@email: xianpu.ji@hhu.edu.cn
introduction : keep learning althongh walk slowly
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些示例数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
# 创建一个带有白色背景的等值线图
fig, ax = plt.subplots(dpi=200)
contour = ax.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
cbar = plt.colorbar(contour)
fmt = '%.2f'
clabels = plt.contour(X, Y, Z, colors='black', levels=contour.levels)
plt.clabel(clabels, inline=True, fontsize=8,
fmt=fmt,
colors='black',
use_clabeltext=True,
manual=False)
[txt.set_bbox({'boxstyle': 'round',
'facecolor': 'w',
'edgecolor': 'black',
'pad': 0.04}) if txt.get_text() in ('0.5','0.25', '-0.5','-0.25') else txt.set_visible(False) for txt in clabels.labelTexts]
plt.show()
https://www.ncl.ucar.edu/Applications/contourLab.shtml