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获取超出数据限制的matplotlib颜色条勾号,以便与borders关键字一起使用

colorbar matplotlib python

amcmorl · 技术社区 · 13 年前

我正在尝试使用颜色条来标记使用imshow绘制的离散编码值。我可以使用 boundaries 和 values 关键字,这使得颜色条的最大值实际上比正在绘制的数据的最大值大1。

现在,我希望勾号位于颜色栏中每个颜色范围的中间,但无法为颜色栏中最大颜色块指定勾号位置,似乎是因为它超出了数据值限制。

以下是演示该问题的快速代码块:

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
ax.imshow(data[None], aspect='auto')
cax = fig.add_subplot(122)
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], cax=cax, boundaries=[0,1,2,3,4], values=[0,1,2,3])
cbar.set_ticks([.5, 1.5, 2.5, 3.5])
cbar.set_ticklabels(['one', 'two', 'three', 'four'])

注意“四”应该在的地方缺失的勾号。正确的方法是什么?

2 回复 | 直到 13 年前

amcmorl 13 年前

总之,这对我来说很有效:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import colors

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cmap = cm.get_cmap('jet', 4)
bounds = np.arange(5)
vals = bounds[:-1]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
ax.imshow(data[None], aspect='auto', interpolation='nearest', cmap=cmap, norm=norm)

cax = fig.add_subplot(122)
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], cax=cax, boundaries=bounds, values=vals)
cbar.set_ticks(vals + .5)
cbar.set_ticklabels(['one', 'two', 'three', 'four'])

解决方案是使用 get_cmap 并以 BoundaryNorm 。然后指定刻度位置就可以了。结果图为:

discrete colorbar example

imsc 13 年前

您没有使用相同的 colormap 在里面 imshow 和 cbar .作为您的 data 和 cbar公司 以相同的方式定义(相同的限制等),因此您没有意识到上面示例中的不一致性。您应该定义 颜色表 第一

假设您想将数据划分为4维颜色,然后可以使用

import numpy as np
import pylab as plt
from matplotlib import colors, cm

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cax = fig.add_subplot(122)
cmap = cm.get_cmap('jet', 4) # 4 discrete color
im=ax.imshow(data[None], aspect='auto',cmap=cmap)
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], cax=cax, cmap=cmap)
plt.show()

enter image description here

您现在可以将 ticks 根据您的需要。

如果您想定义边界以及这些边界中的颜色,则可以使用 ListedColormap 如下所示:

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cax = fig.add_subplot(122)
cmap = colors.ListedColormap(['b','g','y','r'])
bounds=[0,1,2,3,4]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
im=ax.imshow(data[None], aspect='auto',cmap=cmap, norm=norm)
cbar = fig.colorbar(im, cax=cax, cmap=cmap, norm=norm, boundaries=bounds, ticks=[0.5,1.5,2.5,3.5],)
plt.show()

enter image description here