pColor网格和着色

axes.Axes.pcolormesh 和 pcolor 对于网格的布局和网格点之间的着色，有一些选项。

一般来说，如果 Z 有形状 （米，牛） 然后是网格 X 和 Y 可以用任一形状指定 （M+1，N+1） 或 （米，牛） ，取决于 shading 关键字参数。请注意，下面我们指定了向量 x 长度N或N+1和 y 长度M或M+1，以及 pcolormesh 在内部生成网格矩阵 X 和 Y 从输入向量。

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

平面明暗处理

假设最少的网格规范是 shading='flat' 如果网格中的数据大于一个维度 （M+1，N+1） . 那样的话 X 和 Y 指定使用中的值着色的四边形的角 Z . 这里我们指定 (3, 5) 四边形 X 和 Y 那是 (4, 6) .

nrows = 3
ncols = 5
Z = np.arange(nrows * ncols).reshape(nrows, ncols)
x = np.arange(ncols + 1)
y = np.arange(nrows + 1)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='flat', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())


def _annotate(ax, x, y, title):
    # this all gets repeated below:
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    ax.plot(X.flat, Y.flat, 'o', color='m')
    ax.set_xlim(-0.7, 5.2)
    ax.set_ylim(-0.7, 3.2)
    ax.set_title(title)

_annotate(ax, x, y, "shading='flat'")

平面着色，相同形状网格

然而，数据通常是在 X 和 Y 匹配的形状 Z . 从Matplotlib v3.3开始， shading='flat' 在这种情况下，将引发警告，并且 Z 都掉下来了。最后一行和最后一列的删除是Matplotlib在v3.3之前所做的，并且与Matlab所做的是兼容的。

x = np.arange(ncols)  # note *not* ncols + 1 as before
y = np.arange(nrows)
fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='flat', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())
_annotate(ax, x, y, "shading='flat': X, Y, C same shape")

出：

/pb1/rst_repos/git/matplotlib/examples/images_contours_and_fields/pcolormesh_grids.py:66: MatplotlibDeprecationWarning: shading='flat' when X and Y have the same dimensions as C is deprecated since 3.3.  Either specify the corners of the quadrilaterals with X and Y, or pass shading='auto', 'nearest' or 'gouraud', or set rcParams['pcolor.shading'].  This will become an error two minor releases later.
  ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='flat', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())

最近着色，相同形状网格

通常，删除一行和一列数据并不是用户在创建 X ， Y 和 Z 都是一样的形状。对于这种情况，Matplotlib允许 shading='nearest' 并将彩色四边形集中在网格点上。

如果传递的栅格形状不正确 shading='nearest' 出现错误。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='nearest', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())
_annotate(ax, x, y, "shading='nearest'")

自动着色

在这种情况下，用户可能希望代码自动选择要使用的代码 shading='auto' 将决定是否使用“平面”或“最近的”阴影的形状的基础上 X ， Y 和 Z .

fig, axs = plt.subplots(2, 1, constrained_layout=True)
ax = axs[0]
x = np.arange(ncols)
y = np.arange(nrows)
ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='auto', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())
_annotate(ax, x, y, "shading='auto'; X, Y, Z: same shape (nearest)")

ax = axs[1]
x = np.arange(ncols + 1)
y = np.arange(nrows + 1)
ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='auto', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())
_annotate(ax, x, y, "shading='auto'; X, Y one larger than Z (flat)")

古劳德阴影

Gouraud shading 也可以指定，其中四边形中的颜色在网格点之间线性插值。形状 X ， Y ， Z 一定是一样的。

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
x = np.arange(ncols)
y = np.arange(nrows)
ax.pcolormesh(x, y, Z, shading='gouraud', vmin=Z.min(), vmax=Z.max())
_annotate(ax, x, y, "shading='gouraud'; X, Y same shape as Z")

plt.show()

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工具书类

本例中显示了以下函数和方法的使用：

matplotlib.axes.Axes.pcolormesh
matplotlib.pyplot.pcolormesh

出：

<function pcolormesh at 0x7faa00cfaea0>