在matplotlib中设置颜色条范围

dwbf0jvd  于 2023-06-06  发布在  其他
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我有以下代码:

import matplotlib.pyplot as plt

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}
 
cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)
 
plt.clf()
plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm)
plt.loglog()
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
 
plt.colorbar()
plt.show()

这将使用指定的色图生成X轴与Y轴上的值v的图形。X轴和Y轴是完美的,但色图在v的最小值和最大值之间扩展。我想强制色彩Map表的范围在0和1之间。
我想到了使用:

plt.axis(...)

来设置轴的范围,但这只接受X和Y的最小值和最大值的参数,而不是颜色Map。

编辑:

为了清楚起见,假设我有一个图,其值范围为(0…0.3),以及另一个图,其值(0.2…0.8)。
在这两个图形中,我希望颜色条的范围为(0 ... 1).在两个图中,我希望使用上面的cdict的完整范围使这个颜色范围相同(因此两个图中的0.25将是相同的颜色)。在第一个图表中,所有介于0.3和1.0之间的颜色都不会出现在图表中,但会出现在旁边的colourbar键中。在另一种情况下,0到0.2之间以及0.8到1之间的所有颜色都不会出现在图表中,但会出现在侧面的颜色条中。

cuxqih21

cuxqih211#

使用vminvmax强制颜色的范围。下面是一个例子:

import matplotlib as m
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

x = np.arange(0, 10, .1)
y = np.arange(0, 10, .1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)

data = 2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) )

def do_plot(n, f, title):
    #plt.clf()
    plt.subplot(1, 3, n)
    plt.pcolor(X, Y, f(data), cmap=cm, vmin=-4, vmax=4)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()

plt.figure()
do_plot(1, lambda x:x, "all")
do_plot(2, lambda x:np.clip(x, -4, 0), "<0")
do_plot(3, lambda x:np.clip(x, 0, 4), ">0")
plt.show()
6ovsh4lw

6ovsh4lw2#

使用CLIM函数(相当于MATLAB中的CAXIS函数):

plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm)
plt.clim(-4,4)  # identical to caxis([-4,4]) in MATLAB
plt.show()
hyrbngr7

hyrbngr73#

不确定这是否是最优雅的解决方案(这是我使用的),但你可以将数据缩放到0到1之间,然后修改颜色条:

import matplotlib as mpl
...
ax, _ = mpl.colorbar.make_axes(plt.gca(), shrink=0.5)
cbar = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=cm,
                       norm=mpl.colors.Normalize(vmin=-0.5, vmax=1.5))
cbar.set_clim(-2.0, 2.0)

使用两个不同的限制,您可以控制颜色条的范围和图例。在本例中,栏中仅显示-0.5到1.5之间的范围,而颜色Map覆盖-2到2(因此这可能是您的数据范围,您在缩放之前记录该范围)。
因此,不是缩放颜色Map,而是缩放数据并使颜色条适合它。

cbjzeqam

cbjzeqam4#

使用图环境和.set_clim()

如果您有多个图,此替代方案可能更容易和更安全:

import matplotlib as m
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

x = np.arange(0, 10, .1)
y = np.arange(0, 10, .1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)

data = 2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) )
data1 = np.clip(data,0,6)
data2 = np.clip(data,-6,0)
vmin = np.min(np.array([data,data1,data2]))
vmax = np.max(np.array([data,data1,data2]))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(131)
mesh = ax.pcolormesh(data, cmap = cm)
mesh.set_clim(vmin,vmax)
ax1 = fig.add_subplot(132)
mesh1 = ax1.pcolormesh(data1, cmap = cm)
mesh1.set_clim(vmin,vmax)
ax2 = fig.add_subplot(133)
mesh2 = ax2.pcolormesh(data2, cmap = cm)
mesh2.set_clim(vmin,vmax)
# Visualizing colorbar part -start
fig.colorbar(mesh,ax=ax)
fig.colorbar(mesh1,ax=ax1)
fig.colorbar(mesh2,ax=ax2)
fig.tight_layout()
# Visualizing colorbar part -end

plt.show()

单个颜色条

最好的替代方法是对整个图使用单个颜色条。有不同的方法可以做到这一点,this教程对于理解最佳选择非常有用。我更喜欢这个解决方案,你可以简单地复制和粘贴,而不是以前的可视化colorbar部分的代码。

fig.subplots_adjust(bottom=0.1, top=0.9, left=0.1, right=0.8,
                    wspace=0.4, hspace=0.1)
cb_ax = fig.add_axes([0.83, 0.1, 0.02, 0.8])
cbar = fig.colorbar(mesh, cax=cb_ax)

附言

我建议使用pcolormesh而不是pcolor,因为它更快(更多的infos here)。

nzrxty8p

nzrxty8p5#

colorbar范围也可以通过在pcolormesh/pcolor调用中向clim= kwarg传递元组来设置。

plt.pcolormesh(X, Y, v, cmap=cm, clim=(-4, 4))

如果在pcolormesh调用之后必须更新colorbar范围,那么最简单的方法是plt.clim,正如其他人所提到的那样。另一种方法是通过pcolormesh/pcolor调用创建的QuadMesh/PolyCollection对象的colors.Normalize对象。

pmesh = plt.pcolormesh(X, Y, v, cmap=cm)
pmesh.norm.autoscale([-4, 4])

顺便说一下,Quadmesh驻留在Axes示例的collections中,因此如果pcolormesh的结果没有分配给变量,则也可以使用pmesh = plt.gca().collections[0]
使用tom10's setup,可以写成如下形式。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}

cm = mpl.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

X, Y = np.meshgrid(*[np.arange(0, 10, .1)]*2)

data = 2*(np.sin(X) + np.sin(3*Y))

pairs = [(lambda x:x, "all"), 
         (lambda x:np.clip(x, -4, 0), "<0"), 
         (lambda x:np.clip(x, 0, 4), ">0")]

fig, axs = plt.subplots(1, 3)
for i, (f, title) in enumerate(pairs):
    pmesh = axs[i].pcolormesh(X, Y, f(data), cmap=cm, clim=(-4, 4))
    #                                                 ^^^^^^^^^^^^  <---- set vmin and vmax
    axs[i].set_title(title)
    fig.colorbar(pmesh)

fig.tight_layout();

在图的右侧附加一个颜色条可能会更“漂亮”,而不是为多个子图添加重复的颜色条。@ GM已经提出了一种解决方案,该解决方案通过对颜色条边界进行硬编码来实现,但是可以通过使用定义为here的函数来动态地设置边界。
对于手头的示例,其可以写成如下。

fig, axs = plt.subplots(1, 3)
for i, (f, title) in enumerate(pairs):
    axs[i].pcolormesh(X, Y, f(data), cmap=cm, clim=(-4, 4))
    axs[i].set_title(title)

l, b, w, h = axs[-1].get_position().bounds
cax = fig.add_axes([l + w + 0.03, b, 0.03, h])
fig.colorbar(axs[-1].collections[0], cax=cax)

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