Matplotlib неструктурированные четырехугольники вместо треугольников

У меня есть два файла netcdf, содержащие обе неструктурированные сетки. Первая сетка имеет 3 вершины на грань, а вторая - 4 вершины на грань.

Для сетки, содержащей 3 вершины на грань, я могу использовать matplotlib.tri для визуализации (например, triplot_demo.py:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
xy = np.asarray([
    [-0.101, 0.872], [-0.080, 0.883], [-0.069, 0.888], [-0.054, 0.890],
    [-0.045, 0.897], [-0.057, 0.895], [-0.073, 0.900], [-0.087, 0.898],
    [-0.090, 0.904], [-0.069, 0.907], [-0.069, 0.921], [-0.080, 0.919],
    [-0.073, 0.928], [-0.052, 0.930], [-0.048, 0.942], [-0.062, 0.949],
    [-0.054, 0.958], [-0.069, 0.954], [-0.087, 0.952], [-0.087, 0.959],
    [-0.080, 0.966], [-0.085, 0.973], [-0.087, 0.965], [-0.097, 0.965],
    [-0.097, 0.975], [-0.092, 0.984], [-0.101, 0.980], [-0.108, 0.980],
    [-0.104, 0.987], [-0.102, 0.993], [-0.115, 1.001], [-0.099, 0.996],
    [-0.101, 1.007], [-0.090, 1.010], [-0.087, 1.021], [-0.069, 1.021],
    [-0.052, 1.022], [-0.052, 1.017], [-0.069, 1.010], [-0.064, 1.005],
    [-0.048, 1.005], [-0.031, 1.005], [-0.031, 0.996], [-0.040, 0.987],
    [-0.045, 0.980], [-0.052, 0.975], [-0.040, 0.973], [-0.026, 0.968],
    [-0.020, 0.954], [-0.006, 0.947], [ 0.003, 0.935], [ 0.006, 0.926],
    [ 0.005, 0.921], [ 0.022, 0.923], [ 0.033, 0.912], [ 0.029, 0.905],
    [ 0.017, 0.900], [ 0.012, 0.895], [ 0.027, 0.893], [ 0.019, 0.886],
    [ 0.001, 0.883], [-0.012, 0.884], [-0.029, 0.883], [-0.038, 0.879],
    [-0.057, 0.881], [-0.062, 0.876], [-0.078, 0.876], [-0.087, 0.872],
    [-0.030, 0.907], [-0.007, 0.905], [-0.057, 0.916], [-0.025, 0.933],
    [-0.077, 0.990], [-0.059, 0.993]])
x = np.degrees(xy[:, 0])
y = np.degrees(xy[:, 1])

triangles = np.asarray([
    [65, 44, 20],
    [65, 60, 44]])

triang = tri.Triangulation(x, y, triangles)

plt.figure()
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.triplot(triang, 'go-', lw=1.0)
plt.title('triplot of user-specified triangulation')
plt.xlabel('Longitude (degrees)')
plt.ylabel('Latitude (degrees)')

plt.show()

- индексы соответствующей точки, аннотируемые впоследствии

НО как визуализировать неструктурированную сетку, содержащую 4 вершины на грань (четырехугольники)? Следуя предыдущему примеру, мои лица выглядят так:

quatrang = np.asarray([
    [65, 60, 44, 20]])

Очевидно, что попытка tri.Triangulation не работает:

quatr = tri.Triangulation(x, y, quatrang)

ValueError: triangles must be a (?,3) array

Я не могу найти ничего в библиотеках matplotlib относительно 4 вершин на грань. Любая помощь приветствуется.

Обновлено: изменен вопрос на основе минимального, полного и проверяемого примера.

Поскольку нет Quatrangulation или simiar, нет стандартного способа построить их в matplotlib. Конечно, вы можете снова триангулировать вашу сетку, чтобы получить 2 треугольника на четырехугольник. Или вы можете построить PolyCollection фигур с учетом их координат в пространстве. Чтобы помочь с этим, вам нужно будет предоставить работающий пример (минимальный воспроизводимый пример).

— 04.04.2018 01:29

Спасибо @ImportanceOfBeingErnest. Я изменил свой вопрос на основе ваших комментариев, чтобы включить в него работоспособный пример.

— 04.04.2018 12:03

matplotlib mesh triangulation quadrilaterals

04.04.2018 01:03

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

1 206

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Как уже отмечалось, поскольку нет Quatrangulation или simiar, нет стандартного способа построить аналогичный график, как триплот, с четырьмя точками на фигуру в matplotlib. Конечно, вы можете снова триангулировать вашу сетку, чтобы получить 2 треугольника на четырехугольник. Или вы можете построить PolyCollection фигур с учетом их координат в пространстве. Ниже показано последнее, определяющее функцию quatplot, которая принимает координаты и индексы вершин в качестве входных данных и рисует их PolyCollection по осям.

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

xy = np.asarray([
    [-0.101, 0.872], [-0.080, 0.883], [-0.069, 0.888], [-0.054, 0.890],
    [-0.090, 0.904], [-0.069, 0.907], [-0.069, 0.921], [-0.080, 0.919],
    [-0.080, 0.966], [-0.085, 0.973], [-0.087, 0.965], [-0.097, 0.965],
    [-0.104, 0.987], [-0.102, 0.993], [-0.115, 1.001], [-0.099, 0.996],
    [-0.052, 1.022], [-0.052, 1.017], [-0.069, 1.010], [-0.064, 1.005],
    [-0.045, 0.980], [-0.052, 0.975], [-0.040, 0.973], [-0.026, 0.968],
    [ 0.017, 0.900], [ 0.012, 0.895], [ 0.027, 0.893], [ 0.019, 0.886],
    [ 0.001, 0.883], [-0.012, 0.884], [-0.029, 0.883], [-0.038, 0.879],
    [-0.030, 0.907], [-0.007, 0.905], [-0.057, 0.916], [-0.025, 0.933],
    [-0.077, 0.990], [-0.059, 0.993]])
x = np.degrees(xy[:, 0])
y = np.degrees(xy[:, 1])

quatrang = np.asarray([
    [19,13,10,22], [35,7,3,28]])

def quatplot(x,y, quatrangles, ax=None, **kwargs):
    if not ax: ax=plt.gca()
    xy = np.c_[x,y]
    verts=xy[quatrangles]
    pc = matplotlib.collections.PolyCollection(verts, **kwargs)
    ax.add_collection(pc)
    ax.autoscale()


plt.figure()
plt.gca().set_aspect('equal')

quatplot(x,y, quatrang, ax=None, color = "crimson", facecolor = "None")
plt.plot(x,y, marker = "o", ls = "", color = "crimson")

plt.title('quatplot of user-specified quatrangulation')
plt.xlabel('Longitude (degrees)')
plt.ylabel('Latitude (degrees)')

for i, (xi,yi) in enumerate(np.degrees(xy)):
    plt.text(xi,yi,i, size=8)

plt.show()