Установление лимитов на colorbar в библиотек matplotlib

Я видел так много примеров, которые просто не относятся к моему случаю. То, что я хотел бы сделать, это установить простое минимальное и максимальное значение для цветовой панели. Настройка диапазона для cmap изображения проста, но это не применяется тот же диапазон к минимальным и максимальным значениям цветовой панели. Код ниже может объяснить:

triang = Triangulation(x,y)
plt.tricontourf(triang, z, vmax=1., vmin=0.)
plt.colorbar()

цветовая панель по-прежнему фиксируется к границам данных z, хотя диапазон cmap теперь фиксируется между 0 и 1.

12
colorbar matplotlib python

4 ответов

Я предлагаю вам включить вас в сюжет фиговый и получить вдохновение от этого образца с помощью colorbar

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()

вы видите, что вы можете установить bounds для цветов в colorbar и клещей.

это не строго то, что вы хотите достичь, но намек на рис может помочь.

этот другой использует ticks а также, чтобы определить масштаб colorbar.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xi = np.array([0., 0.5, 1.0])
yi = np.array([0., 0.5, 1.0])
zi = np.array([[0., 1.0, 2.0],
               [0., 1.0, 2.0],
               [-0.1, 1.0, 2.0]])

v = np.linspace(-.1, 2.0, 15, endpoint=True)
plt.contour(xi, yi, zi, v, linewidths=0.5, colors='k')
plt.contourf(xi, yi, zi, v, cmap=plt.cm.jet)
x = plt.colorbar(ticks=v)
print x
plt.show()
12

Я думал, что этот вопрос указал на ошибку, но оказалось, что это ограничение использования/совместимости. Решение состоит в том, чтобы создать контуры для диапазона цветовой панели, которую вы хотите, и использовать extend kwarg. Для получения дополнительной информации, взгляните на этот вопрос. Спасибо @tcaswell для обеспечения этого решения:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.mgrid[0:1:0.01, 0:1:0.01]
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(6 * np.pi * r)

fig0, ax0 = plt.subplots(1, 1, )
cf0 = ax0.contourf(x, y, z, np.arange(0, .5, .01),
                   extend='both')
cbar0 = plt.colorbar(cf0,)

enter image description here

отсюда, Если вам не нравятся тики colorbar, вы можете настроить их с помощью cbar0.set_ticks. Я проверил, что это также работает с tricontourf.

я упростил код @tcaswell до того, что необходимо для получения желаемого результата. Кроме того, он использовал новую цветовую карту viridis, но, надеюсь, вы поняли идею.

6

Это, вероятно, самый простой метод.

...(ваш код, как показано) 

plt.colorbar(boundaries=np.linspace(0,1,5))

...

2

я столкнулся с той же проблемой и придумал конкретный (хотя и бессмысленный) пример этой проблемы. Команда commented contourf создаст цветовую полосу, имеющую те же границы, что и данные, а не ограничения цвета.

опция уровня tricontourf кажется хорошим способом обойти это, хотя для этого требуется опция extend= 'both' для включения значений, превышающих уровни на графике.

import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np
from numpy.random import randn
from matplotlib import colors

numpy.random.seed(0)
x = randn(300)
y = randn(300)
z = randn(*x.shape)
triangles = mtri.Triangulation(x, y)
bounds=np.linspace(-1,1,10)
# sc = plt.tricontourf(triangles, z, vmax=1., vmin=-1.)
sc = plt.tricontourf(triangles, z, vmax=1., vmin=-1., levels = bounds,\
                    extend = 'both')
cb = colorbar(sc)
_ = ylim(-2,2)
_ = xlim(-2,2)
1