Использование Colormaps для установки цвета линии в matplotlib
Как установить цвет линии в matplotlib со скалярными значениями, предоставленными во время выполнения, используя цветовую карту (скажем jet
)? Я попробовал несколько разных подходов здесь, и я думаю, что я в тупике. values[]
- стортированный массив скаляров. кривые-это набор 1-d массивов, а метки-массив текстовых строк. Каждый из массивов имеет одинаковую длину.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
jet = colors.Colormap('jet')
cNorm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1])
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)
lines = []
for idx in range(len(curves)):
line = curves[idx]
colorVal = scalarMap.to_rgba(values[idx])
retLine, = ax.plot(line, color=colorVal)
#retLine.set_color()
lines.append(retLine)
ax.legend(lines, labels, loc='upper right')
ax.grid()
plt.show()
4 ответов
ошибка, которую вы получаете, связана с тем, как вы определяете jet
. Вы создаете базовый класс Colormap
С именем "jet", но это очень отличается от получения определения по умолчанию цветовой карты "jet". Этот базовый класс никогда не должен создаваться напрямую, и только подклассы должны быть созданы.
то, что вы нашли с вашим примером, - это багги-поведение в Matplotlib. При запуске этого кода должно быть более четкое сообщение об ошибке.
Это обновленная версия вашего примера:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx
import numpy as np
# define some random data that emulates your indeded code:
NCURVES = 10
np.random.seed(101)
curves = [np.random.random(20) for i in range(NCURVES)]
values = range(NCURVES)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
# replace the next line
#jet = colors.Colormap('jet')
# with
jet = cm = plt.get_cmap('jet')
cNorm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1])
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)
print scalarMap.get_clim()
lines = []
for idx in range(len(curves)):
line = curves[idx]
colorVal = scalarMap.to_rgba(values[idx])
colorText = (
'color: (%4.2f,%4.2f,%4.2f)'%(colorVal[0],colorVal[1],colorVal[2])
)
retLine, = ax.plot(line,
color=colorVal,
label=colorText)
lines.append(retLine)
#added this to get the legend to work
handles,labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, labels, loc='upper right')
ax.grid()
plt.show()
в результате:
С помощью ScalarMappable
является улучшением по сравнению с подходом, представленным в моем соответствующем ответе:
создание более 20 уникальных цветов легенды с помощью matplotlib
Я подумал, что было бы полезно включить то, что я считаю более простым методом, используя linspace numpy в сочетании с объектом cm-типа matplotlib. Возможно, что вышеуказанное решение предназначено для более старой версии. Я использую python 3.4.3, matplotlib 1.4.3 и numpy 1.9.3. и мое решение заключается в следующем.
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from numpy import linspace
start = 0.0
stop = 1.0
number_of_lines= 1000
cm_subsection = linspace(start, stop, number_of_lines)
colors = [ cm.jet(x) for x in cm_subsection ]
for i, color in enumerate(colors):
plt.axhline(i, color=color)
plt.ylabel('Line Number')
plt.show()
это приводит к 1000 уникально окрашенных линий, которые охватывают весь см.jet colormap, как показано ниже. Если вы запустите этот сценарий, вы обнаружите, что можете увеличьте масштаб отдельных линий.
cm.самолет между 0.0 и 1.0 с 1000 градуировка
Теперь скажите, что я хочу, чтобы мои 1000 цветов линии просто охватывали зеленоватую часть между линиями 400 до 600. Я просто меняю значения start и stop на 0.4 и 0.6, и это приводит к использованию только 20% cm.двигателя цвет карты между 0,4 и 0,6.
cm.самолет между 0,4 и 0,6 с 1000 градуировка
Так в однострочную вы можете создайте список цветов rgba из matplotlib.cm цветовая карта соответственно:
colors = [ cm.jet(x) for x in linspace(start, stop, number_of_lines) ]
в этом случае я использую часто вызываемую карту с именем jet, но вы можете найти полный список цветных карт, доступных в вашей версии matplotlib, вызвав:
>>> from matplotlib import cm
>>> dir(cm)
сочетание стилей линий, маркеров и качественных цветов от matplotlib
:
import itertools
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
N = 8*4+10
l_styles = ['-','--','-.',':']
m_styles = ['','.','o','^','*']
colormap = mpl.cm.Dark2.colors # Qualitative colormap
for i,(marker,linestyle,color) in zip(range(N),itertools.product(m_styles,l_styles, colormap)):
plt.plot([0,1,2],[0,2*i,2*i], color=color, linestyle=linestyle,marker=marker,label=i)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.,ncol=4);
U может делать то, что я написал из своей удаленной учетной записи (бан для новых сообщений :( был). Его довольно простой и красивый.
Im, используя 3-й один из этих 3, как правило, также я проверял 1 и 2 версии.
from matplotlib.pyplot import cm
import numpy as np
#variable n should be number of curves to plot (I skipped this earlier thinking that it is obvious when looking at picture - sorry my bad mistake xD): n=len(array_of_curves_to_plot)
#version 1:
color=cm.rainbow(np.linspace(0,1,n))
for i,c in zip(range(n),color):
ax1.plot(x, y,c=c)
#or version 2: - faster and better:
color=iter(cm.rainbow(np.linspace(0,1,n)))
c=next(color)
plt.plot(x,y,c=c)
#or version 3:
color=iter(cm.rainbow(np.linspace(0,1,n)))
for i in range(n):
c=next(color)
ax1.plot(x, y,c=c)
Пример 3:
корабль РАО крена против Ikeda амортизируя в функции амплитуды крена A44