在 matplotlib 中制作 log2 缩放热图

Question

我想在 matplotlib 中绘制折叠变化的热图，其中颜色以 log2 比例绘制，并自定义颜色条中显示的刻度。我尝试了以下方法：

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors
from matplotlib.colors import SymLogNorm, LogNorm

mat1 = np.clip(np.random.normal(20, 10, [20, 20]), a_min=0, a_max=500)
mat2 = np.clip(np.random.normal(10, 5, [20, 20]), a_min=0, a_max=500)
mat = np.clip(mat1 / mat2, a_min=0, a_max=500)
plt.figure()
print mat
cmap = plt.cm.get_cmap("seismic")
ticks = np.array([1/float(50), 1/float(20), 1, 20, 50])
# how to make these ticks spaced out on a log2 and not log10 scale?
plt.pcolormesh(mat, cmap=cmap, norm=SymLogNorm(linthresh=0.01, vmin=1/50., vmax=50.))
p = plt.colorbar(ticks=ticks)
plt.show()

我希望 1 的倍数变化显示为白色，所以我使用了地震色图。

问题：如何使颜色间隔为 log2 比例，而不是 log10？并且还让刻度显示为 log2 值而不是未记录的值？

如果我尝试使用 LogNorm 而不是 SymLogNorm，则刻度标签和我的刻度不会显示：

# This does not work -- ticks do not show
plt.pcolormesh(mat, cmap=cmap, norm=LogNorm(vmin=1/50., vmax=50.))
p = plt.colorbar(ticks=ticks)

我知道 SymLogNorm 用于负面数据（我没有）。我之所以使用它，是因为 LogNorm

存在这个勾号问题

Answer 1

您可以将 colorbar 对象的 locator 设置为基数为 2 的 LogLocator。然后您需要调用 p.update_ticks().

plt.pcolormesh(mat, cmap=cmap, norm=SymLogNorm(linthresh=0.01, vmin=1/50., vmax=50.))

p = plt.colorbar()
p.locator=ticker.LogLocator(base=2)
p.update_ticks()

在 matplotlib 中制作 log2 缩放热图

making log2 scaled heatmap in matplotlib

python

matplotlib

heatmap