Python 使用matplotlib在图像文件上绘制半透明等高线图

我想在matplotlib/pyplot中的图像文件上绘制一个透明等高线图

这是我到目前为止得到的

我有一个600x600像素的正方形图像文件

test.png

，看起来是这样的：

我想使用matplotlib和pyplot在这张图像上绘制等高线图（将图像文件设置为“下方”并覆盖半透明版本的等高线图）。作为奖励，图像将自动缩放以适应当前打印边界。我的绘图脚本示例如下所示：

from matplotlib import pyplot
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
from matplotlib.colors import BoundaryNorm
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from pylab import *
import numpy as np
import random

# ----------------------------- #

dx, dy = 500.0, 500.0
y, x = np.mgrid[slice(-2500.0, 2500.0 + dy, dy),slice(-2500.0, 2500.0 + dx, dx)]

z = []
for i in x:
    z.append([])
    for j in y:
        z[-1].append(random.uniform(80.0,100.0))

# ----------------------------- #

plot_aspect = 1.2
plot_height = 10.0
plot_width = int(plot_height*plot_aspect)

# ----------------------------- #

pyplot.figure(figsize=(plot_width, plot_height), dpi=100)
pyplot.subplots_adjust(left=0.10, right=1.00, top=0.90, bottom=0.06, hspace=0.30)
subplot1 = pyplot.subplot(111)

# ----------------------------- #

cbar_max = 100.0
cbar_min = 80.0
cbar_step = 1.0
cbar_num_colors = 200
cbar_num_format = "%d"

# ----------

levels = MaxNLocator(nbins=cbar_num_colors).tick_values(cbar_min, cbar_max)
cmap = pyplot.get_cmap('jet')
norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=True)
pp = pyplot.contourf(x,y,z,levels=levels,cmap=cmap)
cbar = pyplot.colorbar(pp, orientation='vertical', ticks=np.arange(cbar_min, cbar_max+cbar_step, cbar_step), format=cbar_num_format)
cbar.ax.set_ylabel('Color Scale [unit]', fontsize = 16, weight="bold")

# ----------

CS = pyplot.contour(x,y,z, alpha=0.5)

# ----------

majorLocator1   = MultipleLocator(500)
majorFormatter1 = FormatStrFormatter('%d')
minorLocator1   = MultipleLocator(250)

subplot1.xaxis.set_major_locator(majorLocator1)
subplot1.xaxis.set_major_formatter(majorFormatter1)
subplot1.xaxis.set_minor_locator(minorLocator1)

pyplot.xticks(fontsize = 16)
pyplot.xlim(-2500.0,2500.0)

# ----------

majorLocator2   = MultipleLocator(500)
majorFormatter2 = FormatStrFormatter('%d')
minorLocator2   = MultipleLocator(250)

subplot1.yaxis.set_major_locator(majorLocator2)
subplot1.yaxis.set_major_formatter(majorFormatter2)
subplot1.yaxis.set_minor_locator(minorLocator2)

pyplot.yticks(fontsize = 16)
pyplot.ylim(-2500.0,2500.0)

# ----------

subplot1.xaxis.grid()
subplot1.yaxis.grid()

# ----------

subplot1.axes.set_aspect('equal')

# ----------

pyplot.suptitle('Main Title', fontsize = 24, weight="bold")

# ----------

pyplot.xlabel('X [m]', fontsize=16, weight="bold")
pyplot.ylabel('Y [m]', fontsize=16, weight="bold")

# ----------

implot = subplot1.imshow( pyplot.imread('test.png') , interpolation='nearest', alpha=0.5)

# ----------
pyplot.show()
#pyplot.savefig("tmp.png", dpi=100)
pyplot.close()

…但我没有得到我想要的结果。。。相反，我只看到等高线图部分。比如：

---

我应该在我的代码中做什么才能得到我想要的？

您基本上需要做两件事，在背景中设置您想要的图像范围。如果没有，则假定坐标为像素坐标，在本例中，x和y的坐标为0到600。因此，将您的

imshow

命令调整为：

implot = subplot1.imshow(pyplot.imread(r'test.png'), interpolation='nearest', 
                         alpha=0.5, extent=[-2500.0,2500.0,-2500.0,2500.0])

pp = pyplot.contourf(x,y,z,levels=levels,cmap=cmap, alpha=.5, antialiased=True)

如果要自动将图像拉伸到绘图的极限，可以使用以下工具获取范围：

extent = subplot1.get_xlim()+ subplot1.get_ylim()

并将其作为

extent=extent

传递给

imshow

因为它是背景图像，所以将alpha设置为0.5会使其非常微弱，我会将其设置为1.0

其次，您可以设置等高线的alpha值，但您可能还（尤其）希望设置

填充等高线的alpha值。当您将alpha与填充轮廓一起使用时，启用抗锯齿可以减少瑕疵。因此，将
contourf
命令更改为：

implot = subplot1.imshow(pyplot.imread(r'test.png'), interpolation='nearest', 
                         alpha=0.5, extent=[-2500.0,2500.0,-2500.0,2500.0])

pp = pyplot.contourf(x,y,z,levels=levels,cmap=cmap, alpha=.5, antialiased=True)

由于您已经自己创建了子绘图对象，我建议您也使用它来进行绘图，而不是在当前活动轴上操作的
pyplot
界面

因此：

而不是：

pyplot.contourf()

通过上面提到的两个更改，我的结果如下所示：