Python Matplotlib“；“灰色”；彩色地图不'；t跨度全黑至白范围

以下代码生成一个圆形图案：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp

def sphere_depth(x, y, depth, radius):
  squ = x**2 + y**2
  rsqu = radius**2
  squ[squ > rsqu] = rsqu
  res = np.sqrt(rsqu - squ)
  res -= (radius - depth)
  res[res < 0.] = 0.
  return res

y_pix = x_pix = 100.

c_steps = 10

x, y = np.mgrid[0:x_pix:1, 0:y_pix:1]
z = sphere_depth(x - x_pix / 2, y - y_pix / 2, 5., 100.)
lvls = np.linspace(z.min(), z.max(), c_steps)

mp.close(1)
fig = mp.figure(1)
mp.axes([0, 0, 1, 1], frameon=False)
mp.contourf(x, y, z, cmap=mp.cm.gray, levels=lvls)
mp.axis('off')
mp.savefig("test.png")

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为mp导入
def球体深度（x、y、深度、半径）：
squ=x**2+y**2
rsqu=半径**2
squ[squ>rsqu]=rsqu
res=np.sqrt（rsqu-squ）
res-=（半径-深度）
res[res<0.]=0。
返回res
y_pix=x_pix=100。
c_步数=10
x、 y=np.mgrid[0:x\u pix:1，0:y\u pix:1]
z=球体深度（x-x\u pix/2，y-y\u pix/2，5,100.）
lvls=np.linspace（z.min（），z.max（），c_步数）
议员致辞全文（1）
图=mp.图（1）
mp.轴（[0,0,1,1]，frameon=False）
mp.contourf（x，y，z，cmap=mp.cm.gray，levels=lvls）
mp.轴（“关闭”）
mp.savefig（“test.png”）

---

颜色贴图设置为“灰色”，我希望最小值对应黑色，最大值对应白色。虽然后者是正确的，但前者不适用于本例。最低值为深灰色。这可以在增加c_步数时进行调整，但我需要一个非常粗粒度的灰色贴图。感谢您提供如何以黑色开始，以白色结束的想法。

contourf

在这种情况下的行为与

imshow

或

pcolormesh

稍有不同。这是为了与

等高线

保持一致，并考虑到标高的定义方式

每个级别范围的颜色由该范围的中点定义。（此外，您的中心轮廓实际上不是完全白色的，但在视觉上与它完全相同。）

要指定希望第一个间隔填充“纯”黑色，请在示例中设置

vmin=mean（lvls[：1]）

例如，根据您在问题中的出色示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sphere_depth(x, y, depth, radius):
  squ = x**2 + y**2
  rsqu = radius**2
  squ[squ > rsqu] = rsqu
  res = np.sqrt(rsqu - squ)
  res -= (radius - depth)
  res[res < 0.] = 0.
  return res

y_pix = x_pix = 100.

c_steps = 10

x, y = np.mgrid[0:x_pix:1, 0:y_pix:1]
z = sphere_depth(x - x_pix / 2, y - y_pix / 2, 5., 100.)
lvls = np.linspace(z.min(), z.max(), c_steps)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], frameon=False)
ax.contourf(x, y, z, levels=lvls, cmap=plt.cm.gray, 
            vmin=np.mean(lvls[:2]), vmax=np.mean(lvls[-2:]))
ax.axis('off')

plt.show()

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
def球体深度（x、y、深度、半径）：
squ=x**2+y**2
rsqu=半径**2
squ[squ>rsqu]=rsqu
res=np.sqrt（rsqu-squ）
res-=（半径-深度）
res[res<0.]=0。
返回res
y_pix=x_pix=100。
c_步数=10
x、 y=np.mgrid[0:x\u pix:1，0:y\u pix:1]
z=球体深度（x-x\u pix/2，y-y\u pix/2，5,100.）
lvls=np.linspace（z.min（），z.max（），c_步数）
图=plt.图（）
ax=图添加轴（[0,0,1,1]，frameon=False）
最大轮廓f（x，y，z，levels=lvls，cmap=plt.cm.gray，
vmin=np.平均值（lvls[：2]），vmax=np.平均值（lvls[-2:]））
ax.轴（“关闭”）
plt.show（）

为了便于比较，以下是原始示例中的图像：

---

这很微妙，但第一个边缘有“纯”黑色，第二个没有。

将

lvls

更改为100左右。你只有10级。所以彩色地图只会显示这10个级别。正如我在问题中解释的那样，这是故意的。嗨，乔，非常感谢。然而，用你的代码我无法复制你发布的图像。事实上，当将图像与

vmin=np.mean（lvls[：1]）、vmax=np.mean（lvls[-2:]）

进行比较时，如果没有这一行，则没有这一行的图像的背景会稍微暗一些。@Clemens-很抱歉，我更改了一些内容，没有重新运行代码，并且出现了一个打字错误

lvls[：1]

是一种打字错误。它应该是

vmin=np.mean（lvls[：2]）

。