住手pyplot.contour从画一个不连续的轮廓

Question

我有一个坐标变换的二维地图。每个点的数据是原始坐标系中的轴角，从0到360。我试着用pyplot.contour绘制等角线，如45度。轮廓沿着两极之间的45度线出现，但是轮廓的另一部分沿着0/360不连续性连接两极。这就形成了一条非常参差不齐的难看的线条，因为它基本上只跟踪一边接近0，另一边接近360的像素。在

示例： 以下是使用全彩地图的图像：

您可以在左侧看到沿蓝色/红色曲线的不连续性。一边是360度，另一边是0度。绘制等高线时，我得到：

请注意，所有的等高线都连接着两极，但即使我没有绘制0度轮廓，所有其他轮廓都遵循0度不连续性（因为pyplot认为，如果一边是0，另一边是360度，中间一定还有其他所有的角度）。在

生成此数据的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
jgal = np.array( [[-0.054875539726,-0.873437108010,-0.483834985808],\
                 [0.494109453312,-0.444829589425, 0.746982251810],\
                 [-0.867666135858,-0.198076386122, 0.455983795705]])

def s2v3(rra, rdec, r):
    pos0 = r * np.cos(rra) * np.cos(rdec)
    pos1 = r * np.sin(rra) * np.cos(rdec)
    pos2 = r * np.sin(rdec)
    return np.array([pos0, pos1, pos2])

def v2s3(pos):
    x = pos[0]
    y = pos[1]
    z = pos[2]
    if np.isscalar(x): x, y, z = np.array([x]), np.array([y]), np.array([z])
    rra = np.arctan2(y, x)
    low = np.where(rra < 0.0)
    high = np.where(rra > 2.0 * np.pi)
    if len(low[0]): rra[low] = rra[low] + (2.0*np.pi)
    if len(high[0]): rra[high] = rra[high] - (2.0*np.pi)
    rxy = np.sqrt(x**2 + y**2)
    rdec = np.arctan2(z, rxy)
    r = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
    if x.size == 1:
        rra = rra[0]
        rdec = rdec[0]
        r = r[0]
    return rra, rdec, r


def gal2fk5(gl, gb):
    dgl = np.array(gl)
    dgb = np.array(gb)
    rgl = np.deg2rad(gl)
    rgb = np.deg2rad(gb)
    r = 1.0
    pos = s2v3(rgl, rgb, r)

    pos1 = np.dot(pos.transpose(), jgal).transpose()

    rra, rdec, r = v2s3(pos1)

    dra = np.rad2deg(rra)
    ddec = np.rad2deg(rdec)

    return dra, ddec


def make_coords(resolution=50):
    width=9
    height=6
    px = width*resolution
    py = height*resolution
    coords = np.zeros((px,py,4))
    for ix in range(0,px):
        for iy in range(0,py):
            l = 360.0/px*ix - 180.0
            b = 180.0/py*iy - 90.0
            dra, ddec = gal2fk5(l,b)
            coords[ix,iy,0] = dra
            coords[ix,iy,1] = ddec
            coords[ix,iy,2] = l
            coords[ix,iy,3] = b
    return coords

 coords = make_coords()

 # now do one of these
 #plt.imshow(coords[:,:,0],origin='lower') # color plot
 #plt.contour(coords[:,:,0],levels=[45,90,135,180,225,270,315]) # contour plot with jagged ugliness 

我怎么能：

1. 住手pyplot.contour沿着不连续性绘制轮廓

2. 制造pyplot.contour认识到角度上的0/360不连续根本不是真正的不连续。

我可以提高底层数据的分辨率，但是在得到一条平滑的线条之前，需要花费很长的时间和大量的内存来绘制。在

我还想沿着0度绘制一个轮廓，但是如果我能找出如何隐藏不连续性的方法，我可以把它移到其他不靠近轮廓的地方。或者，如果我能做到，那就不是问题了。在

Answer 1

当然这仍然是一个黑客，但你可以得到良好的平滑轮廓与两倍的方法：

1. 绘制相位绝对值的等值线（从-180˚到180˚），这样就不会有间断。在
2. 在有限区域内绘制两组等高线，这样靠近极值顶部和底部的数值缺陷就不会蠕变进来。在

下面是要附加到示例中的完整代码：

Z = np.exp(1j*np.pi*coords[:,:,0]/180.0)
Z *= np.exp(0.25j*np.pi/2.0)   # Shift to get same contours as in your example
X = np.arange(300)
Y = np.arange(450)

N = 2
levels = 90*(0.5 + (np.arange(N) + 0.5)/N)
c1 = plt.contour(X, Y, abs(np.angle(Z)*180/np.pi), levels=levels)
c2 = plt.contour(X, Y, abs(np.angle(Z*np.exp(0.5j*np.pi))*180/np.pi), levels=levels)

我们可以将此代码推广到任何“周期”函数的光滑轮廓。剩下要做的是用正确的值生成一组新的等值线，以便正确应用颜色图，正确应用标签等，在matplotlib中似乎没有一种简单的方法可以做到这一点：相关的QuadContourSet类可以做所有的事情，我看不到从contoursc1和c2构造适当轮廓对象的简单方法。在