将连续颜色图中的颜色与 matplotlib 中的特定值相关联

Question

我试图找到一种方法将某些数据值与连续颜色图中的特定颜色相关联。

我有一个值范围为 的特定图像[min, max]，我希望以下值[min, q1, q2, q3, max]（其中q'n'指四分位数）[0, 0.25. 0.5, 0.75. 1.0]与所选颜色图中对应的颜色相关联。结果，颜色放大器的中点将对应于图像中的中值，依此类推......

我一直在环顾四周，但我一直无法找到一种方法来做到这一点。

Answer 1

您需要子类化matplotlib.colors.Normalize并将新的实例传递norm给imshow/ contourf/您正在使用的任何绘图函数。

基本思想在第一个选项中说明：Shifted colorbar matplotlib （不要过多地回避我自己的问题，但我想不出另一个例子。）

然而，该问题具体涉及设置单个数据值以对应于颜色图中的 0.5。不过，将这个想法扩展到“分段”标准化并不难：

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

class PiecewiseNormalize(Normalize):
    def __init__(self, xvalues, cvalues):
        self.xvalues = xvalues
        self.cvalues = cvalues

        Normalize.__init__(self)

    def __call__(self, value, clip=None):
        # I'm ignoring masked values and all kinds of edge cases to make a
        # simple example...
        if self.xvalues is not None:
            x, y = self.xvalues, self.cvalues
            return np.ma.masked_array(np.interp(value, x, y))
        else:
            return Normalize.__call__(self, value, clip)

data = np.random.random((10,10))
data = 10 * (data - 0.8)

fig, ax = plt.subplots()
norm = PiecewiseNormalize([-8, -1, 0, 1.5, 2], [0, 0.1, 0.5, 0.7, 1])
im = ax.imshow(data, norm=norm, cmap=plt.cm.seismic, interpolation='none')
fig.colorbar(im)
plt.show()

请注意，颜色图中的 0.5（白色）对应于数据值 0，并且颜色图的红色和蓝色区域是不对称的（注意宽的“粉红色”范围与更窄的深蓝色过渡）。