使用matplotlib创建自己的色彩图并绘制色标

Question

我有以下问题,我想创建我自己的色彩映射(红色混合紫色混合蓝色),映射到-2和+2之间的值,并希望用它来绘制我的情节中的点.然后该图应该具有右侧的色阶.

这就是我到目前为止创建地图的方式.但我不确定它是否混合颜色.

cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(["red","violet","blue"], name='from_list', N=None)
m = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)

这样我就将颜色映射到值.

colors = itertools.cycle([m.to_rgba(1.22), ..])

然后我绘制它:

for i in range(0, len(array_dg)):
  plt.plot(array_dg[i], markers.next(),alpha=alpha[i], c=colors.next())

我的问题是:
1.我无法绘制色标.
2.我不完全确定我的刻度是否会产生连续(平滑)的色阶.

Answer 1

这里有一个如何创建自定义色彩映射的说明性示例.文档字符串对于理解其含义至关重要 cdict.一旦你掌握了它,你可能会使用cdict这样的:

cdict = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0), 
                   (0.1, 1.0, 1.0),  # red 
                   (0.4, 1.0, 1.0),  # violet
                   (1.0, 0.0, 0.0)), # blue

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

         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.1, 0.0, 0.0),  # red
                   (0.4, 1.0, 1.0),  # violet
                   (1.0, 1.0, 0.0))  # blue
          }

虽然cdict格式为您提供了很大的灵活性,但我发现对于简单的渐变,它的格式非常不直观.这是一个实用程序函数,可帮助生成简单的LinearSegmentedColormaps:

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


def make_colormap(seq):
    """Return a LinearSegmentedColormap
    seq: a sequence of floats and RGB-tuples. The floats should be increasing
    and in the interval (0,1).
    """
    seq = [(None,) * 3, 0.0] + list(seq) + [1.0, (None,) * 3]
    cdict = {'red': [], 'green': [], 'blue': []}
    for i, item in enumerate(seq):
        if isinstance(item, float):
            r1, g1, b1 = seq[i - 1]
            r2, g2, b2 = seq[i + 1]
            cdict['red'].append([item, r1, r2])
            cdict['green'].append([item, g1, g2])
            cdict['blue'].append([item, b1, b2])
    return mcolors.LinearSegmentedColormap('CustomMap', cdict)


c = mcolors.ColorConverter().to_rgb
rvb = make_colormap(
    [c('red'), c('violet'), 0.33, c('violet'), c('blue'), 0.66, c('blue')])
N = 1000
array_dg = np.random.uniform(0, 10, size=(N, 2))
colors = np.random.uniform(-2, 2, size=(N,))
plt.scatter(array_dg[:, 0], array_dg[:, 1], c=colors, cmap=rvb)
plt.colorbar()
plt.show()

顺便说一句 for-loop

for i in range(0, len(array_dg)):
  plt.plot(array_dg[i], markers.next(),alpha=alpha[i], c=colors.next())

为每次通话绘制一个点plt.plot.这将适用于少数几个点,但对于许多点来说会变得极其缓慢.plt.plot只能绘制一种颜色,但plt.scatter可以为每个点指定不同的颜色.因此,plt.scatter是要走的路.

Answer 2

由于其他答案中使用的方法对于如此简单的任务而言似乎相当复杂,因此这是一个新的答案:

ListedColormap您可以使用a 而不是生成离散色图的a LinearSegmentedColormap.这可以使用该from_list方法从列表中轻松创建.

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

x,y,c = zip(*np.random.rand(30,3)*4-2)

norm=plt.Normalize(-2,2)
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red","violet","blue"])

plt.scatter(x,y,c=c, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar()
plt.show()

更一般地说,如果你有一个值列表(例如[-2., -1, 2])和相应的颜色(例如["red","violet","blue"]),使得nth值应该对应于n颜色,你可以标准化值并将它们作为元组提供给from_list方法.

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

x,y,c = zip(*np.random.rand(30,3)*4-2)

cvals  = [-2., -1, 2]
colors = ["red","violet","blue"]

norm=plt.Normalize(min(cvals),max(cvals))
tuples = list(zip(map(norm,cvals), colors))
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", tuples)

plt.scatter(x,y,c=c, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar()
plt.show()

Answer 3

如果你想自动创建通常用于表面图的自定义发散色图,这个模块结合@unutbu方法对我来说效果很好.

def diverge_map(high=(0.565, 0.392, 0.173), low=(0.094, 0.310, 0.635)):
    '''
    low and high are colors that will be used for the two
    ends of the spectrum. they can be either color strings
    or rgb color tuples
    '''
    c = mcolors.ColorConverter().to_rgb
    if isinstance(low, basestring): low = c(low)
    if isinstance(high, basestring): high = c(high)
    return make_colormap([low, c('white'), 0.5, c('white'), high])

高值和低值可以是字符串颜色名称或rgb元组.这是使用曲面图演示的结果: