规范化matplotlib中的颜色

Question

我正在尝试使用matplotlib使用以下代码绘制曲面:

from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D
import pylab as p

vima=0.5

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(0, 16.67, vima)
Y = np.arange(0, 12.5, vima)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

Z = np.sqrt(((1.2*Y+0.6*X)**2+(0.2*Y+1.6*X)**2)/(0.64*Y**2+0.36*X**2))

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z,rstride=1, cstride=1, alpha=1,cmap=cm.jet,  linewidth=0)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

如果你运行它你会看到一个蓝色的表面,但我想使用jet的整个颜色范围...我知道有一个类"matplotlib.colors.Normalize",但我不知道如何使用它.你能否加入必要的代码才能做到？

Answer 1

我意识到海报的问题已经解决,但是从未处理过将颜色标准化的问题.因为我已经弄明白我以为我会把它放在这里给其他可能需要它的人.

首先你创建一个规范并将其传递给绘图函数,我试图将它添加到OP的代码中.

from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D
import pylab as p
import matplotlib

vima=0.5

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(0, 16.67, vima)
Y = np.arange(0, 12.5, vima)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

Z = np.sqrt(((1.2*Y+0.6*X)**2+(0.2*Y+1.6*X)**2)/(0.64*Y**2+0.36*X**2))
Z = np.nan_to_num(Z)

# Make the norm
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin = np.min(Z), vmax = np.max(Z), clip = False)

# Plot with the norm
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z,rstride=1, cstride=1, norm=norm, alpha=1,cmap=cm.jet,     linewidth=0)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

对于"imshow"命令,规范的工作方式相同.

Answer 2

正如 JoshAdel 在评论中指出的（功劳属于他），当 aNaN在 Z 数组中时，表面图似乎不正确地对颜色图进行了调整。一个简单的解决方法是简单地将 NaN 转换为零或非常大或非常小的数字，以便颜色图可以归一化到 z 轴范围。

from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D
import pylab as p

vima=0.5

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(0, 16.67, vima)
Y = np.arange(0, 12.5, vima)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

Z = np.sqrt(((1.2*Y+0.6*X)**2+(0.2*Y+1.6*X)**2)/(0.64*Y**2+0.36*X**2))
Z = np.nan_to_num(Z) # added this line

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z,rstride=1, cstride=1, alpha=1,cmap=cm.jet,  linewidth=0)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()