用三色透明绘制多组数据

Question

我似乎解决不了这个问题。我有多组数据，有相同的x，y点。我做Delaunay三角剖分，用三角画。我在这个论坛上读到，要将几组数据绘制到同一个图中，我需要指定轴和其他东西，但这里似乎不适合我( matplotlib的初学者，对不起)。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")

任何帮助都是非常感谢的，谢谢。

编辑:我要做的一个粗略的例子：

​

EDIT2:我尝试使用彩色地图选项“set_under”显示几个数据集，而不设置所有数据集的透明度：

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)

但它仍然只显示z1为非零的区域(即z1为非零的区域被来自my_cmap2的白色覆盖，我希望它是透明的)。我也试过蒙面阵列，

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")

不过还是无济于事。

Answer 1

这并不是因为它不起作用，而是因为您正在绘制两次相同的三角剖分，只更改颜色( triang后面的参数是tripcolor签名中数据点的颜色)。

在tripcolor上引用文档：

下一个参数必须是C，即颜色值的数组，如果在点处定义了颜色值，则在三角剖分中有一个点，如果颜色值是在三角形上定义的，则为每个三角形。如果三角剖分中有相同数量的点和三角形，则假定颜色值是在点处定义的；为了强制在三角形上使用颜色值，可以使用kwarg facecolors*=C而不是仅仅*C。

因此，下面的代码是用cmap triang的颜色级别z1**2绘制三角剖分，然后在上面绘制完全相同的三角剖分，只需将颜色级别更改为z2**2，cmap更改为Reds。

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

所以，当然，你只能看到最后一张图(红色)，因为它正好覆盖了第一个标图(绿色)。您可能会看到这两种方法都使用alpha的透明性：

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

但最终的结果将是混合的颜色(以最后一个图表的优势)，我不确定这是你想要的……

就像cphlewis所说的，如果您显示了您使用的数据类型以及您想要什么样的结果，那么就更容易理解您想要的是什么。

编辑：

我想我找到了一种用面具做你想做的事的方法：

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，您创建一个掩码，并设置它和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测试是否顶点电平为零，因此，如果它应该被掩盖或不。np.logical_or.reduce做一个逻辑的或者，如果它的顶点中至少有一个被蒙面，那么三角形就会被蒙住(所以基本上，只有顶点可见的三角形才不会被蒙住)。

请注意，可能有一些方法可以通过直接编辑t1._facecolors来实现透明性，但我不太清楚它们是如何计算出来的.