小编7as*_*asd的帖子

我使用对数颜色缩放对轮廓图有问题.我想手动指定水平.然而,Matplotlib以一种奇怪的方式绘制颜色条 - 标签放置不好,只出现一种颜色.这个想法基于 http://adversus.110mb.com/?cat=8

那里有人,谁可以帮助我？我使用最新的git-repository matplotlib版本,v1.1.0(2011-04-21)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.mlab import bivariate_normal
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages


delta = 0.5

x = np.arange(-3.0, 4.001, delta)
y = np.arange(-4.0, 3.001, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)

fig  = plt.figure()
ax   = fig.add_subplot(1,1,1)
#axim = ax.imshow(Z, norm = LogNorm())
axim    = ax.contourf(X,Y,Z,levels=[1e0,1e-1,1e-2,1e-3],cmap=plt.cm.jet,norm = LogNorm())
cb   = fig.colorbar(axim)

pp = PdfPages('fig.pdf')
pp.savefig()
pp.close()


plt.show()

非常感谢您的帮助!它的工作原理很完美,正如你所建议的......但是,我有另一个问题:为什么matplotlib不允许我在对数模式中选择水平线的数量:

import …

用户,我想自定义颜色条上的刻度线.但是,我发现了以下奇怪的行为.我尝试将tick formator更改为默认格式(我认为这应该什么都不改变)但我最终得到了不同的标签.有谁知道我做错了什么？或者这是一个错误？

我使用来自git的matplotlib(v1.0.1-961-gb516ae0,git describe).以下代码生成两个图:

#http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/griddata_demo.html
from numpy.random import uniform, seed
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
import numpy as np
# make up data.
seed(0)
npts = 200
x = uniform(-2,2,npts)
y = uniform(-2,2,npts)
z = x*np.exp(-x**2-y**2)
# define grid
xi = np.linspace(-2.1,2.1,100)
yi = np.linspace(-2.1,2.1,200)
# grid the data.
zi = griddata(x,y,z,xi,yi,interp='linear')

##### FIRST PLOT
plt.figure()
CS  = plt.contour(xi,yi,zi,25,cmap=plt.cm.jet)
bar = plt.colorbar() # draw colorbar
# plot data points.
#plt.scatter(x,y,marker='o',c='b',s=5,zorder=10)
plt.xlim(-2,2)
plt.ylim(-2,2)
plt.title('griddata test (%d …

我想制作带有水平颜色条的等高线图。条形图应该有带科学记数法的标签。下面的代码一切顺利。但是，现在我想更改指定科学刻度的乘数的位置。我认为这被称为轴的偏移字符串。有人知道怎么做这个吗？我想将乘法器放置在颜色条的右侧（就好像它是一个附加标签）。

#http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/griddata_demo.html
from numpy.random import uniform, seed
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
import numpy as np
from matplotlib import rcParams
from matplotlib import rc

# make up data.
seed(0)
npts = 200
x = uniform(-2,2,npts)
y = uniform(-2,2,npts)
z = x*np.exp(-x**2-y**2)
# define grid
xi = np.linspace(-2.1,2.1,100)
yi = np.linspace(-2.1,2.1,200)
# grid the data.
zi = griddata(x,y,z,xi,yi,interp='linear')

rcParams['axes.formatter.limits'] = (-1,1)

plt.figure()
CS    = plt.contour(xi,yi,zi,25,cmap=plt.cm.jet)
bar    = plt.colorbar(orientation='horizontal') # draw colorbar
# plot data points.
plt.xlim(-2,2) …