如何为克拉尼（Chladni）图添加渐变色彩效果？

嗨，我看到你在绘制克拉尼图时遇到了色彩不够平滑渐变的问题，咱们来快速搞定它！

你当前用的contourf默认会把数据分成少量的等高线区间来填充颜色，所以看起来是块状而非平滑渐变。想要实现理想的渐变效果，有两种简单的方法：

方法一：使用pcolormesh（推荐，天然平滑） #

pcolormesh会直接根据每个网格点的Z值进行像素级的色彩映射，天生就能带来平滑的渐变效果。修改你的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x, y):
    return -2*np.cos(8*np.pi*x/0.8)*np.cos(2*np.pi*(y+0.4)/0.8) -2*np.cos(6*np.pi*x/0.8)*np.cos(4*np.pi*(y+0.4)/0.8)

x = np.linspace(0, 0.8, 100)
y = np.linspace(-0.4, 0.4, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

fig, ax = plt.subplots(1,1)
# 替换contourf为pcolormesh，自动实现平滑渐变
cp = ax.pcolormesh(X, Y, Z, cmap='jet')
# 如果需要颜色条可以加上这行：plt.colorbar(cp)
ax.set_box_aspect(1)
plt.axis('off')
plt.show()

方法二：增加contourf的层级数量 #

如果你还是想用contourf，只需要手动设置足够多的色彩层级，让区间划分足够细密，就能模拟出平滑渐变的效果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x, y):
    return -2*np.cos(8*np.pi*x/0.8)*np.cos(2*np.pi*(y+0.4)/0.8) -2*np.cos(6*np.pi*x/0.8)*np.cos(4*np.pi*(y+0.4)/0.8)

x = np.linspace(0, 0.8, 100)
y = np.linspace(-0.4, 0.4, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

fig, ax = plt.subplots(1,1)
# 生成200个层级，覆盖Z的最小值到最大值，让色彩过渡更平滑
levels = np.linspace(Z.min(), Z.max(), 200)
cp = ax.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap='jet')
# 可选：添加颜色条
# plt.colorbar(cp)
ax.set_box_aspect(1)
plt.axis('off')
plt.show()

两种方法都能帮你得到平滑的渐变色彩，你可以根据自己的习惯选择～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者木村 健人