如何使用matplotlib定义具有绝对值的colormap

Question

我使用以下脚本进行绘图：

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pylab as pl
import math
import matplotlib as mpl
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cdict1 = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (0.4, 1.0, 1.0),
                   (0.7, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'green': ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (0.1, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (0.1, 0.0, 0.0),
                   (0.4, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 1.0, 1.0))
        }

white_blue_red = LinearSegmentedColormap('WhiteBlueRed', cdict1)
plt.register_cmap(cmap=white_blue_red)

x = np.loadtxt('data.dat',
                 unpack=True)

plt.scatter(x[0], x[1], marker='.', s=3, linewidths=0, c=x[3], cmap= \
            plt.get_cmap('WhiteBlueRed')) # plt.cm.bwr  
plt.colorbar()

plt.show()

我定义的色彩映射使用相对值（函数1最大值的0最小值）。 问题是我想使用该代码绘制数百个不同的文件，我希望每个绘图具有完全相同的色彩映射。 是否有可能用绝对值定义色彩图？ 这将解决我的问题。

Answer 1

在这种情况下，关键是norm ，而不是色彩映射。

colormap定义已缩放数据的颜色。 norm将数据缩放到0-1范围。

默认情况下，将创建一个Normalize实例，该实例可在数据的最小值和最大值之间或 vmin和vmax kwargs之间进行缩放（如果提供的话）。

但是，有一些不同的辅助函数可能对您的情况有用。

如果你想要一个离散的颜色条，有一个辅助函数可以为你生成一个norm和cmap ： matplotlib.colors.from_levels_and_colors它获取一个值列表和一个颜色列表，并返回一个BoundaryNorm实例和一个LinearSegmentedColormap实例：

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

data1 = 3 * np.random.random((10, 10))
data2 = 5 * np.random.random((10, 10))

levels = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
colors = ['red', 'brown', 'yellow', 'green', 'blue']
cmap, norm = matplotlib.colors.from_levels_and_colors(levels, colors)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
for ax, dat in zip(axes, [data1, data2]):
    im = ax.imshow(dat, cmap=cmap, norm=norm, interpolation='none')
    fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='horizontal')
plt.show()

请注意，这会创建一个离散的色彩映射。

如果我们想要使用连续的色彩映射，我们可以指定相同的vmin和vmax参数，也可以创建我们自己的Normalize实例，并将其作为所有图像的norm参数传递。

此外，还有一个类似的功能，可以从颜色列表中创建连续的色彩映射：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

data1 = 3 * np.random.random((10, 10))
data2 = 5 * np.random.random((10, 10))

colors = ['red', 'brown', 'yellow', 'green', 'blue']
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('name', colors)
norm = plt.Normalize(0, 5)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
for ax, dat in zip(axes, [data1, data2]):
    im = ax.imshow(dat, cmap=cmap, norm=norm, interpolation='none')
    fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='horizontal')
plt.show()