如何使用 matplotlib 定义具有绝对值的颜色图

Question

我使用以下脚本进行绘图：

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pylab as pl
import math
import matplotlib as mpl
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cdict1 = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (0.4, 1.0, 1.0),
                   (0.7, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'green': ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (0.1, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (0.1, 0.0, 0.0),
                   (0.4, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 1.0, 1.0))
        }

white_blue_red = LinearSegmentedColormap('WhiteBlueRed', cdict1)
plt.register_cmap(cmap=white_blue_red)

x = np.loadtxt('data.dat',
                 unpack=True)

plt.scatter(x[0], x[1], marker='.', s=3, linewidths=0, c=x[3], cmap= \
            plt.get_cmap('WhiteBlueRed')) # plt.cm.bwr  
plt.colorbar()

plt.show()

我定义的颜色图使用相对值（0函数的最小值1最大值）。问题是我想使用该代码绘制数百个不同的文件，并且我希望每个图都具有完全相同的颜色图。是否可以用绝对值定义颜色图？那会解决我的问题。

Answer 1

本例中的关键是 norm，而不是颜色图。

颜色图定义了已缩放数据的颜色。 norm 将数据缩放到 0-1 范围。

默认情况下，将创建一个 Normalize 实例，它在数据的最小值和最大值之间缩放或 vmin 和 vmax kwargs，如果提供的话。

但是，有一些不同的辅助函数可能对您的情况有用。

如果你想要一个离散的颜色条，有一个辅助函数可以为你生成一个 norm 和一个 cmap：matplotlib.colors.from_levels_and_colors 它需要一个值列表和一个列表颜色和 returns 一个 BoundaryNorm 实例和一个 LinearSegmentedColormap 实例：

例如：

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

data1 = 3 * np.random.random((10, 10))
data2 = 5 * np.random.random((10, 10))

levels = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
colors = ['red', 'brown', 'yellow', 'green', 'blue']
cmap, norm = matplotlib.colors.from_levels_and_colors(levels, colors)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
for ax, dat in zip(axes, [data1, data2]):
    im = ax.imshow(dat, cmap=cmap, norm=norm, interpolation='none')
    fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='horizontal')
plt.show()

请注意，这会创建一个离散的颜色图。

如果我们想使用连续的颜色图，我们可以指定相同的 vmin 和 vmax 参数，或者创建我们自己的 Normalize 实例并将其作为 norm 所有图像的参数。

此外，还有一个类似的函数可以从颜色列表创建连续的颜色图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

data1 = 3 * np.random.random((10, 10))
data2 = 5 * np.random.random((10, 10))

colors = ['red', 'brown', 'yellow', 'green', 'blue']
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('name', colors)
norm = plt.Normalize(0, 5)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
for ax, dat in zip(axes, [data1, data2]):
    im = ax.imshow(dat, cmap=cmap, norm=norm, interpolation='none')
    fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='horizontal')
plt.show()

如何使用 matplotlib 定义具有绝对值的颜色图

how to define colormap with absolute values with matplotlib

python

plot

matplotlib

absolute-value

colormap