如何使得Matplotlib的contour过小值呈现为无色

您可以使用`set_under()`方法将小于某个阈值的值设置为透明色。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(-3, 3, 101)
y = np.linspace(-3, 3, 101)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.exp(-X**2-Y**2)

# 绘制等高线图
levels = np.linspace(0, 1, 11)
cmap = plt.get_cmap('jet')
cmap.set_under(alpha=0)
plt.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap=cmap)
plt.colorbar()

# 设置小于0.1的值为透明色
plt.gca().set_facecolor('gray')
plt.gca().set_prop_cycle(None)
plt.contourf(X, Y, Z, levels=[0, 0.1], colors='none')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了`set_under()`方法将小于0.1的值设置为透明色。然后，我们绘制了一个背景为灰色的等高线图，并使用`colors='none'`将小于0.1的值设置为透明色。这样，小于0.1的值就不会被绘制出来了。

相关问题

如何使得Matplotlib的contour不显示过小的值

要使得Matplotlib的contour不显示过小的值，可以通过设置contourf函数的vmin参数来实现。vmin参数可以指定颜色映射的最小值，小于这个值的区域将不会被绘制。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 绘制等高线
levels = np.linspace(-0.9, 0.9, 20)
vmin = 0.2  # 设置最小值
plt.contourf(X, Y, Z, levels=levels, vmin=vmin)
plt.colorbar()
plt.show()

在上面的例子中，我们将vmin设置为0.2，那么小于0.2的区域将不会被绘制出来。

如何在matplotlib contour中设施过小值不可见

在matplotlib中，可以通过设置contourf函数的vmin参数来将过小的值设为不可见。具体来说，可以将vmin设置为一个较大的值，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 101), np.linspace(-5, 5, 101))
z = np.exp(-(x**2 + y**2)/10) * np.sin(x**2 + y**2)

# 绘制等高线图
fig, ax = plt.subplots()
contour = ax.contourf(x, y, z, levels=20, vmin=0.1)  # 将小于0.1的值设为不可见
cbar = plt.colorbar(contour)
plt.show()

在上面的代码中，我们将vmin设置为0.1，这意味着所有小于0.1的值都将被视为不可见，从而达到过滤掉过小值的效果。