在底图中使用pcolormesh填充区域

Question

我试着只孵化那些我有统计意义的结果的区域。如何使用Basemap和pcolormesh来实现这一点？在

plt.figure(figsize=(12,12))

lons = iris_cube.coord('longitude').points
lats = iris_cube.coord('latitude').points

m = Basemap(llcrnrlon=lons[0], llcrnrlat=lats[0], urcrnrlon=lons[-1], urcrnrlat=lats[-1], resolution='l')

lon, lat = np.meshgrid(lons, lats)

plt.subplot(111)

cs = m.pcolormesh(lon, lat, significant_data, cmap=cmap, norm=norm, hatch='/')

Answer 1

似乎pcolormesh不支持图案填充（请参见https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/3058）。相反，建议使用pcolor，从this开始的示例如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dx, dy = 0.15, 0.05
y, x = np.mgrid[slice(-3, 3 + dy, dy),
                slice(-3, 3 + dx, dx)]
z = (1 - x / 2. + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
z = z[:-1, :-1]
zm = np.ma.masked_less(z, 0.3)

cm = plt.pcolormesh(x, y, z)
plt.pcolor(x, y, zm, hatch='/', alpha=0.)
plt.colorbar(cm)
plt.show()

其中使用掩码数组获取大于0.3的z值，并使用pcolor对这些值进行阴影处理。在

为了避免在顶部绘制另一种颜色（因此只能进行阴影处理），我将alpha设置为0。感觉有点像黑客。另一种方法是使用“面片”并将其指定给所需的区域。请看这个例子Python: Leave Numpy NaN values from matplotlib heatmap and its legend。对于底图等，这可能比仅仅选择带有pcolor的区域要复杂得多。在