如何将二维插值生成的Z矩阵中指定范围外的数值点设置为0

你可以通过 numpy 布尔索引对插值后的z_new矩阵做掩码处理即可实现需求，具体实现如下：

实现步骤 #

1. 先确认你图中红色框的坐标边界，即x轴的最小值/最大值、y轴的最小值/最大值，替换下方示例中的对应参数
2. 生成和z_new维度一致的布尔掩码，将红框范围外的点位对应数值置为0
3. 修正你原有代码里的笔误：contourf方法传入的znew应为z_new

修改后完整代码 #

import numpy as np
from scipy import interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原有数据处理逻辑
x = data.columns.astype('float64')
y = data.index.to_numpy()
z = data.to_numpy() 

ratio = 4
x_new = x * ratio
y_new = y * ratio

f = interpolate.interp2d(x, y, z, kind='linear')
z_new = f(x_new, y_new)
X_new, Y_new = np.meshgrid(x_new, y_new)

# ========== 新增：红框外数值置0逻辑 ==========
# 请替换为你实际红框的坐标范围
x_min, x_max = 2, 8  # 示例值，改为你红框的x轴上下限
y_min, y_max = 1, 6  # 示例值，改为你红框的y轴上下限

# 生成掩码：不在红框范围内的点位标记为True
mask = (X_new < x_min) | (X_new > x_max) | (Y_new < y_min) | (Y_new > y_max)
# 掩码对应位置的z值设为0
z_new[mask] = 0
# ========== 新增逻辑结束 ==========

# 绘图，修正原有笔误znew为z_new
plt.contourf(X_new, Y_new, z_new, alpha = 1, cmap=plt.cm.inferno)
plt.show()

扩展说明 #

如果你不需要将范围外数值置0，只是想让其不显示在图中，也可以把对应位置设为np.nan，matplotlib会自动渲染为透明区域，只需要把上面置0的代码替换为：

z_new[mask] = np.nan

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wosker4yan