Tricontour图无法生成密度区域，求优化为清晰密度等高线图

• 排查数据问题
  先处理数据层面的潜在问题：

  • 统计左侧区域（df.FPER较小的区间）的数据点密度，若点分布极不均匀（过疏或过密带噪声），会直接干扰三角剖分结果。
  • 剔除z值的极端异常值，示例代码：

    # 保留98%范围内的有效数据
    df = df[(df.kge_amont > df.kge_amont.quantile(0.01)) & (df.kge_amont < df.kge_amont.quantile(0.99))]
    

• 转规则网格插值绘制contour
  若要得到规整的等高线，优先将散点插值到规则网格后用contour绘图，这是接近参考图效果的高效方法：

  import numpy as np
  from scipy.interpolate import griddata
  
  # 生成高密度规则网格
  x_grid = np.linspace(df.FPER.min(), df.FPER.max(), 200)
  y_grid = np.linspace(df.KRII.min(), df.KRII.max(), 200)
  X, Y = np.meshgrid(x_grid, y_grid)
  
  # 选择合适的插值方法（cubic更平滑，linear更贴合原始数据）
  Z_grid = griddata((df.FPER, df.KRII), df.kge_amont, (X, Y), method='cubic')
  
  # 绘制清晰等高线
  ax4.contour(X, Y, Z_grid, levels=5, linewidths=0.5, linestyles='solid')
  

• 优化tricontour的三角剖分
  若坚持使用tricontour，可手动过滤畸形三角形：

  from matplotlib.tri import Triangulation
  
  # 初始化三角剖分
  tri = Triangulation(df.FPER, df.KRII)
  # 移除面积过大的异常三角形（阈值需根据数据范围调整）
  area_threshold = 0.01  # 示例阈值，需自行适配
  mask = tri.triangles_area() > area_threshold
  tri.set_mask(mask)
  
  # 用优化后的剖分绘图
  ax4.tricontour(tri, df.kge_amont, levels=5, linewidths=0.5, linestyles='solid')
  

• 调整等高线分层数量
  当前levels=5的分层可能过少，可尝试增加至10或更多，让等高线过渡更自然，提升视觉清晰度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Plums