Etiketten manuell in Matplotlib Konturplot falsch einstellen

Question

Ich versuche, dem Konturplot im folgenden Code manuelle Beschriftungen hinzuzufügen. Die Etiketten sind etwas zufällig gedruckt. Hat jemand eine Idee, wie das zu beheben ist? Es scheint ein Fehler in Matplotlib zu sein.

Grüße, David

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

a = 0.2 

resolution = 100 
xarray = np.linspace(0,0.25,num=resolution) 
yarray = np.linspace(0,1,num=resolution) 

A = np.empty([resolution,resolution]) 

xc = 0 
yc = 0 
for x in xarray: 
    for y in yarray: 
     #print xc,yc 

     wp = 1./np.pi*np.arctan(np.sin(np.pi*y)*np.sinh(np.pi*a/2.)/ 
       (np.cosh(np.pi*x)-np.cos(np.pi*y)*np.cosh(np.pi*a/2.))) 

     if wp <= 0: 
      wp = wp+1 
      A[xc, yc] = wp 
     else: 
      A[xc, yc] = wp 
     yc += 1 
    yc=0 
    xc += 1 

A = A.transpose() 
B = np.fliplr(A) 
AB = np.hstack((B,A)) 
fullx = np.hstack((-xarray[::-1],xarray)) 

#plot 
fig = plt.figure() 
fig.suptitle("Weighting potential") 
ax = plt.subplot(1,1,1) 
CS = plt.contour(fullx,yarray,AB,10, colors='k') 

labelpos = np.dstack((np.zeros(9),np.arange(0.1,1,0.1)))[0] 
plt.clabel(CS,inline=True, fmt='%1.1f',fontsize=9, manual=labelpos) 

plt.show() 

Answer 1

Dies ist das erwartete Verhalten.

Es wählt die engste Konturkurve für jede x, y Datenkoordinate, die im Parameter manual enthalten ist. Wenn dieselbe Konturkurve für viele Koordinaten gefunden wird, kann es vorkommen, dass sie beginnen zu agglomerieren, wie in Ihrem Fall.

Wenn Sie verwendet:

y_pick = [0.01, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3, 0.5] 
labelpos = ((0, i) for i in y_pick) 

Sie erhalten würden so etwas wie:

---

Aus Thema:

Sie Ihren Code zu vermeiden, die relativ langsame vektorisieren können for Schleifen:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

a = 0.2 

def fwp(x, y, a): 
    return (1./np.pi*np.arctan(np.sin(np.pi*y)*np.sinh(np.pi*a/2.)/ 
      (np.cosh(np.pi*x)-np.cos(np.pi*y)*np.cosh(np.pi*a/2.)))) 

resolution = 100 
xarray = np.linspace(0, 0.25, num=resolution) 
yarray = np.linspace(0, 1, num=resolution) 
x, y = np.meshgrid(xarray, yarray, copy=False) 
A = fwp(x, y, a) 
A[A<=0] += 1 
B = np.fliplr(A) 
AB = np.hstack((B, A))