Python 消除Matplotlib/Basemap pcolor绘图中的白色边

我正在使用以下代码在地图上绘制数据：

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.patches import Polygon
from scipy.io import netcdf

ncfile = netcdf.netcdf_file(myfile.nc,'r')
lon = ncfile.variables['longitude'][:]
lat = ncfile.variables['latitude'][:]
data = ncfile.variables['mydata'][:]
ncfile.close()

m = Basemap(projection='nplaea', boundinglat=40, lon_0=270)
m.drawcoastlines(linewidth=.6, zorder=2)
m.drawparallels(np.arange(-80.,81.,20.), zorder=1)
m.drawmeridians(np.arange(-180.,181.,20.), zorder=1)
cNorm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=np.nanmax(data))
cmap = plt.get_cmap('jet')
lons, lats = np.meshgrid(lon, lat)
x, y = m(lons, lats)
datamap = m.pcolor(x, y, data, zorder=0)
datamap.set_norm(cNorm) 
plt.colorbar(datamap, cmap=cmap, norm=cNorm, shrink=0.5)
plt.savefig('figures/map_polar.png', dpi=150, bbox_inches='tight', pad_inches=0.4)

这将产生以下图像：

---

如您所见，网格单元之间存在白色间隙。我怎样才能摆脱它们呢？

我曾经有过同样的问题。问题很可能出在经度上。 确保输入中同时存在

0

和

360

。如果没有，请手动添加它们，以及

---

对

mydata

进行相应的更改，使它们具有相同的形状。

我知道这是一个老问题，但我想我会为这个问题添加我的解决方案。当我遇到与你完全相同的问题时，我发现了你的问题，即我的图中有一条白线，网格从-180到180。我的解决方案是使用Basemap函数

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这解决了我的问题。干杯，Trond

在我看来，原来的帖子实际上并没有询问

0

和

360

度之间的白色区域

我认为OP讨论的是每一个颜色方块之间的线条，这将符合：

似乎将pcolor绘图保存为pdf格式时总是包含网格线，这对于其他输出格式（如png）是不正确的

以下是开发者对这个问题的看法：

我在gs，xpdf Preview.app的结果图像中看到了网格线，但没有 在AdobeReader中。当我放大预览时，线条有点跳跃， 和在屏幕上的宽度始终相同，无论缩放级别如何

本例中绘制的是大量多边形，因此 多边形共享具有完全相同坐标的边。代码填充 每个多边形的内部，显然还有一些渲染算法 在多边形之间留一条最小宽度的线

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因此，这是PDF查看器的问题，而不是

pcolor

或

matplotlib

的任何其他方面。您能将数据文件放在任何地方吗？不幸的是，不能，但它是规则间隔的网格数据。无论如何，我不能使用随机生成（或恒定）的数据重现您的问题。。。您使用的matplotlib版本是什么？也许这是一个已经修复的bug？而且，在这种情况下，

pcolormesh

会更快。尝试使用它而不是

pcolor

。我怀疑（？）它能解决你的问题，但无论如何它应该更快。pcolormesh在极轴投影上工作吗？（projection='nplaea'）我使用pcolormesh得到了一个非常奇怪的结果…（一切为零）我使用的范围是-180180。那也应该行吗？实际上，180缺失了，所以我添加了它，并再次将数据的最后一列复制到数据中。然而，白色条纹仍然存在。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap, shiftgrid, addcyclic
SSTcyclic, lonCMIP5cyclic = addcyclic(SST, lonCMIP5)