使用变量在颜色图中设置 alpha 不透明度

Question

我想绘制 2 个输出变量，比如map1和map2，作为 2 个输入变量的函数，比如使用颜色图的x和y。为此，我想使用颜色比例表示map1，而map2将依赖于透明度比例。然而， alpha 选项不能将 np.array 作为参数，下面的代码注定要失败。

fig=plt.figure(num=None, figsize=(21,12), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
ax1=plt.subplot(211)
im = ax1.pcolor(map1, cmap='Spectral_r', alpha=map2)
fig.colorbar(im)

有人会看到这样做的方法吗？我不想使用另一个重叠的色标，并且真的希望map2用透明度函数表示，以便例如背景网格的可见性会告诉读者map2的幅度。

Answer 1

你可以用 来做到这一点pcolormesh，然后alpha为之后的面孔设置QuadMesh。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig,ax = plt.subplots(1)
ax.set_aspect('equal')

# The data array
m1 = np.random.rand(5,5)
# The alpha array. Normalize your map2 to the range 0,1
m2 = np.linspace(0,1,25).reshape(5,5) 

p = ax.pcolormesh(m1)
plt.savefig('myfig.png') # or fig.canvas.draw()

for i,j in zip(p.get_facecolors(),m2.flatten()):
    i[3] = j # Set the alpha value of the RGBA tuple using m2

plt.savefig('myfig.png')

注意：您似乎必须在 pcolormesh 命令之后保存图形（或plt.show()或fig.canvas.draw()），以生成p.get_facecolors数组；这就是为什么我将图形保存两次。可能有一个更优雅的解决方案，但我无法想到它。这是输出；注意alpha从左下角到右上角的增加：