定义坐标轴时DataArray绘图丢失数据点，如何避免信息损失？

问题重现 #

使用xarray的DataArray（含掩码值）调用matplotlib的pcolor绘图时，手动传入自定义坐标轴后，两个维度的最后一个数据点会丢失。示例代码如下：

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

DATA = xr.DataArray(np.random.rand(74,13),dims=('section','lag'))
DATA = DATA.where(DATA>.98,drop=True)

fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(1,2,figsize=(10,2))

ax0.pcolor(DATA)
ax0.set(title='Axes not defined')

ax1.pcolor(DATA.lag, DATA.section, DATA)
ax1.set(title='Axes defined')

plt.show()

原因分析 #

matplotlib的pcolor（以及pcolormesh）默认绘制的是网格单元格，而非单个数据点：

• 若数据维度为(n, m)，则需要(n+1, m+1)的坐标数组来定义每个单元格的边缘位置。
• 直接传入DATA.lag和DATA.section时，这些是数据点的中心坐标，长度与数据维度一致，因此pcolor会丢弃最后一行/列的单元格，导致数据丢失。
• 直接调用ax0.pcolor(DATA)时，xarray自动为matplotlib生成了适配的边缘坐标，因此数据完整显示。

解决方案 #

方案1：使用xarray内置的plot方法（推荐）

xarray的plot.pcolor方法会自动处理坐标边缘，无需手动传入坐标轴，同时支持自定义轴标签、标题等配置：

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

DATA = xr.DataArray(np.random.rand(74,13),dims=('section','lag'))
DATA = DATA.where(DATA>.98,drop=True)

fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(1,2,figsize=(10,2))

ax0.pcolor(DATA)
ax0.set(title='Axes not defined')

# 用xarray内置plot方法自动处理坐标
DATA.plot.pcolor(ax=ax1, x='lag', y='section')
ax1.set(title='Axes defined (xarray plot)')

plt.show()

方案2：手动生成坐标轴边缘坐标

若坚持使用matplotlib原生pcolor，可手动计算坐标的边缘值，让坐标数组长度比数据维度多1：

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

DATA = xr.DataArray(np.random.rand(74,13),dims=('section','lag'))
DATA = DATA.where(DATA>.98,drop=True)

# 生成边缘坐标的辅助函数
def get_edge_coords(da_coord):
    diffs = np.diff(da_coord)
    # 首尾扩展量取相邻坐标差的一半
    start = da_coord[0] - diffs[0]/2
    end = da_coord[-1] + diffs[-1]/2
    # 生成包含边缘的坐标数组
    return np.linspace(start, end, len(da_coord)+1)

# 获取边缘坐标
lag_edges = get_edge_coords(DATA.lag)
section_edges = get_edge_coords(DATA.section)

fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(1,2,figsize=(10,2))

ax0.pcolor(DATA)
ax0.set(title='Axes not defined')

# 使用边缘坐标绘图
ax1.pcolor(lag_edges, section_edges, DATA)
ax1.set(title='Axes defined (edge coords)')

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anne Sophie