matplotlib中的非闭合轮廓？

Question

在GIS预处理器中实现（精彩的matplotlib）轮廓时，结果略有不同[参见附图参考]。

结果是闭合的多边形循环（绿色突出显示的路径），而不是理想地展示折线段（带圆圈的橙色区域）。

我最好的逻辑推理;在附图中从左到右，轮廓水平正在下降。关闭的循环表明matplotlib.pyplot.contours（）将所有值合并到所述级别的范围内 - 因此是闭环？

目标是使这些大致垂直的轮廓水平在所述形状的边界处被剪掉。考虑到这些轮廓的路径被抓取并以另一种方式绘制到pyplot中 - 内置的掩蔽和裁剪似乎可能不适用。

也许我在初始轮廓创作中忽略的文档中有一个论点 - 或者其他一些方法来满足所描述的需求？

感谢线索或智慧。

当前输入：

（meshXList，meshYList和valueZList是位于所示多边形内的各向同性网格质心坐标）

X = np.array(self.meshXList).reshape(self.numRows,self.numCols)
Y = np.array(self.meshYList).reshape(self.numRows,self.numCols)
Z = np.array(self.valueZList).reshape(self.numRows,self.numCols)

conIntrv = float(self.conIntNum.text())
minCon,maxCon = float(self.minConLineNum.text()),float(self.maxConLineNum.text())
numCon = int((maxCon-minCon)/conIntrv)
levels = np.linspace(minCon,maxCon,numCon)

contours = plt.contour(X,Y,Z,levels,antialiased=True)
conCollect = contours.collections

rawContourLines = []
for lineIdx, line in enumerate(conCollect):
    lineStrings = []
    for path in line.get_paths():
        if len(path.vertices)>1:
            lineStrings.append(path.vertices)
    rawContourLines.append(lineStrings)

使用相关解决方案进行更新：

最值得关注的是@ tom10，因为我应该明白这一点。 附加图像中的灰色区域包含在meshXList，meshYList和valueZList中;虽然没有在GIS程序中选择显示。

了解valueZList不需要数值（使用-999.99999999999），而是可以合并{None}显示一个非常简单的问题解决方案：

    emptValue = None
    self.valueZList = [emptValue]*len(self.meshXList)
    with open(valueFile, "r") as valueInput:
        reader = csv.reader(valueInput)
        for idx,row in enumerate(reader):
            if idx==0: self.valueType = row[1]
            if idx>0:
                holdingIdx = int(row[0])
                holdingVal = float(row[1])
                if '888.88' in holdingVal or '777.77' in holdingVal:
                    self.valueZList[holdingIdx] = emptValue
                else:
                    self.valueZList[holdingIdx]=holdingVal
                    if holdingVal<minValue: minValue = holdingVal
                    if holdingVal>maxValue: maxValue = holdingVal

Horray为＆＃39;无类型＆＃39;。

Answer 1

一种方法是将边界外的区域设置为None。所以要修改standard example以给出“开放”轮廓：

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

matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'out'
matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'out'

delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
# difference of Gaussians
Z = 10.0 * (Z2 - Z1)

Z[X<-1] = None
Z[X>2] = None

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z, levels=np.arange(-.5, 2, .5))
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
plt.title('Simplest default with labels')

plt.show()

或者，更有趣（使用Z[X*X+(Y-1)**2>3.] = None）：