如何使用 matplotlib 删除底图上多边形内的轮廓/路径？

Question

我正在处理一些天气数据，以使用 matplotlib 在底图上绘制等高线。我用过的数据（x、y和数据）在这里上传http://www.mediafire.com/download/0epjjdm8auit611/mslp.txt 这里http://www.mediafire.com/download/1dn6p8nw96h2mmd/xlong.txt 在这里http://www.mediafire.com/download/31suzsz6j7u2bgz/xlat.txt。 工作示例代码如下：-

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon

m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=7, urcrnrlat=40,
            llcrnrlon=68, urcrnrlon=110, resolution='l')

x = np.loadtxt('xlong.txt', delimiter=',')
y = np.loadtxt('xlat.txt', delimiter=',')
Z = np.loadtxt('mslp.txt', delimiter=',')

x, y = m(x, y)
CS = plt.contour(x, y, Z, colors='b')

plt.show()

上面的代码给了我下面的情节......

剧情绝对OK。但我想隐藏/删除特定区域的轮廓线。因此，我在底图上绘制了一个多边形，并试图将数据隐藏在多边形下方。我用来做的代码如下：-

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon


def draw_screen_poly(lats, lons, m):
    x, y = m(lons, lats)
    xy = zip(x, y)
    poly = Polygon(xy, facecolor='red')
    plt.gca().add_patch(poly)

lats = [30, 35, 35, 30]
lons = [80, 80, 90, 90]

m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=7, urcrnrlat=40,
            llcrnrlon=68, urcrnrlon=110, resolution='l')

x = np.loadtxt('xlong.txt', delimiter=',')
y = np.loadtxt('xlat.txt', delimiter=',')
Z = np.loadtxt('mslp.txt', delimiter=',')

x, y = m(x, y)
CS = plt.contour(x, y, Z, colors='b')

draw_screen_poly(lats, lons, m)

plt.show()

生成的图像如下所示。如您所见，facecolour 没有任何效果，因为它不会隐藏其下方的任何数据。

我想要做的是要么删除穿过这个多边形的轮廓线，要么使用图像处理技术隐藏/剪辑多边形区域。

我想到的解决办法是：-

1.将一些白色应用到多边形区域，使其与底图颜色匹配并隐藏数据（这已在上面的示例中完成，但不起作用）。

2。遍历轮廓集合中的每个轮廓，并检查它是否穿过多边形区域。最后将其从情节中删除。

3.最后，切掉多边形区域。

我的想法并没有超越上述想法。非常感谢任何解决此问题的解决方案。

Answer 1

matplotlib 的 Basemap 工具包遵循与 matplotlib 本身大部分相同的逻辑。您会注意到您有 zorder 参数可以提供给您的绘图调用。您只需要确保矩形的zorder 高于轮廓的zorder。

最近我为一个类似的问题提供了一个遮阳篷here。代码逻辑应该是可重现的，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(-1, 2, .01)
s = np.sin(2*np.pi*t)

plt.plot(t, s,zorder=4)

p = plt.axvspan(1.25, 1.55, facecolor='g', alpha=1,zorder=3)

plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.grid(zorder=2)

plt.show()

，注意axvspan 和plot 数据本身是如何被强制置于grid 之上的（通过修改zorder）。

编辑： zorder 低于矩形的等高线图的工作示例。

import matplotlib
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)


# Create a simple contour plot with labels using default colors.  The
# inline argument to clabel will control whether the labels are draw
# over the line segments of the contour, removing the lines beneath
# the label
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
CS = plt.contour(X, Y, Z,zorder=3)
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
plt.title('Simplest default with labels')

rect1 = matplotlib.patches.Rectangle((0,0), 2, 1, color='yellow',zorder=5)

ax.add_patch(rect1)

plt.show()

，结果为：

，原文是：

，将标签带到那里。