Python-在matplotlib中设置颜色栏范围

我有以下代码:

import matplotlib.pyplot as plt

cdict = {

'red' : ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),

'green': ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),

'blue' : ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))

}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

plt.clf()

plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm)

plt.loglog()

plt.xlabel('X Axis')

plt.ylabel('Y Axis')

plt.colorbar()

plt.show()

因此,这将使用指定的颜色图在X轴和Y轴上生成值“ v”的图形。XY轴是完美的,但是颜色图在v的最小值和最大值之间分布。我想强制颜色图的范围在0到1之间。

我想到使用:

plt.axis(...)

设置轴的范围,但这仅接受X和Y的最小值和最大值的参数,而不是颜色图。

编辑:

为了清楚起见,假设我有一个图的值的范围为(0 … 0.3),而另一个图的值的范围为(0.2 … 0.8)。

在两个图中,我都希望颜色条的范围为(0 … 1)。在两个图表中,我希望使用上述整个cdict范围时该颜色范围是相同的(因此,两个图表中的0.25将是相同颜色)。在第一个图形中,介于0.3到1.0之间的所有颜色将不会显示在图形中,但是会在侧面的颜色栏键中显示。另一方面,介于0和0.2之间以及介于0.8和1之间的所有颜色都不会出现在图表中,而是会出现在侧面的颜色栏中。

回答:

使用vminvmax强制使用颜色范围。这是一个例子:

import matplotlib as m

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

cdict = {

'red' : ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),

'green': ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),

'blue' : ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))

}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

x = np.arange(0, 10, .1)

y = np.arange(0, 10, .1)

X, Y = np.meshgrid(x,y)

data = 2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) )

def do_plot(n, f, title):

#plt.clf()

plt.subplot(1, 3, n)

plt.pcolor(X, Y, f(data), cmap=cm, vmin=-4, vmax=4)

plt.title(title)

plt.colorbar()

plt.figure()

do_plot(1, lambda x:x, "all")

do_plot(2, lambda x:np.clip(x, -4, 0), "<0")

do_plot(3, lambda x:np.clip(x, 0, 4), ">0")

plt.show()

以上是 Python-在matplotlib中设置颜色栏范围 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/435680.html

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