Python matplot中的轮廓图显示不正确的线型

我正在使用轮廓图在matplotlib中绘制一个二维矩阵，它有正值和负值。它应该为正值显示实线，为负值显示虚线：

loc = matplotlib.ticker.MaxNLocator(20)
Z = psi
lvls = loc.tick_values(Z.min(), Z.max())
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7))
cp = plt.contour(X, Y, Z, 20, colors='k', linestyles=where(lvls >= 0, "-", "--"))
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.clabel(cp, inline=True, fontsize=10)
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.title('Stream function - Re = ' + str(Re) + ', t = {:.2f}'.format((t)*dt))
plt.savefig('SF' + '_Re' + str(Re) + '_N' + str(nx) + '_o' + str(order) + '_SF' + '.png')
plt.close()

但是，这是此代码正在绘制的内容：

如您所见，虚线应该显示实线，实线应该显示虚线。有什么想法吗

编辑：下面的代码工作正常：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker

nx = 100
ny = 100

# Generate 2D mesh
x = 2*np.pi*np.arange(0,nx,1)/(nx)
#x = linspace(0,Lx,nx,endpoint=True)
y = 2*np.pi*np.arange(0,ny,1)/(ny)
#y = linspace(0,Ly,ny,endpoint=True)
X, Y = np.meshgrid(x, y,indexing='ij')

Z = -np.sin(X/2)*np.cos(Y**1.5)

loc = matplotlib.ticker.MaxNLocator(20)
lvls = loc.tick_values(Z.min(), Z.max())
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7))
cp = plt.contour(X,Y,Z,20, colors='k', linestyles=np.where(lvls >= 0, "-", "--"))
plt.clabel(cp, inline=True, fontsize=10)
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.show()

输出：

---

您应该切换线条样式的顺序。当前，您的条件将

-

（实线）指定给

lvls>=0的轮廓，否则将指定
-
（虚线）。这就是
where
参数的工作原理

在伪形式中，
其中（条件，A，B）
表示如果
条件
为
真
赋值
A
否则赋值
B


您当前的代码（不需要）：

linestyles=where(lvls >= 0, "-", "--")

linestyles=where(lvls >= 0, "--", "-")

正确样式（所需样式）：

linestyles=where(lvls >= 0, "-", "--")

linestyles=where(lvls >= 0, "--", "-")

@LeonardoAraujo：在这种情况下，我们添加了一个示例，使用相同的线条进行绘图，代码工作正常。在我看来，有时它工作得很好，有时却不行。