[英]How to create non-linear colorbar ticks in matplotlib
我使用来自 colorcet 的 'hot_r' 和 'kbc' 创建了一个自定义发散颜色图,如下所示:
def lin_to_diverge(cmap1, cmap2, cmapname):
in1 = plt.cm.get_cmap(cmap1)(np.linspace(0, 1, 129))
in2 = plt.cm.get_cmap(cmap2)(np.linspace(0, 1, 129))
combine = np.vstack((in1, in2))
outmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list(cmapname, combine)
return outmap
我正在绘制全局等高线图上的一些数据。 此操作的要点如下:
cmap = lin_to_diverge(cc.cm.kbc, 'hot_r', 'colorcet')
# plot a contourplot of trends on a global map
ax.set_global()
ax.coastlines(linewidth=0.5)
cbarticks = np.arange(-6.0, 7.0, 1)
ax3.set_xticks([0, 90, 180, -90, -180], crs=ccrs.PlateCarree())
ax4.set_xticks([0, 90, 180, -90, -180], crs=ccrs.PlateCarree())
ax1.set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90], crs=ccrs.PlateCarree())
ax3.set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90], crs=ccrs.PlateCarree())
ax.contourf(xx, yy, trends, cbarticks, cmap=cmap, levels=levels_def, vmin=-12, vmax=12,
transform=ccrs.PlateCarree(), extend='both') # ,norm=colors.SymLogNorm(linthresh=0.03, linscale=0.03,vmin=-12, vmax=12)
def_levels = [np.nanmin(insignificant1), 0, np.nanmax(insignificant1)]
ax.contourf(xx, yy, insignificant1, cbarticks, levels=def_levels, hatches=["XXXXXX", ""], linewidth='0', alpha=0,
transform=ccrs.PlateCarree(), vmin=-12, vmax=12)
def_levels2 = [np.nanmin(insignificant2), 0, np.nanmax(insignificant2)]
ax.contourf(xx, yy, insignificant2, cbarticks, levels=def_levels2, hatches=["//////", ""], alpha=0,
transform=ccrs.PlateCarree(), vmin=-12, vmax=12)
# plt.savefig(outdir + file+"_global_day_"+str(day)+".pdf", bbox_inches='tight', dpi=500)
# plt.savefig(outdir + file+"_global_day_"+str(day)+".png")
fig.text(0.02, 0.5, 'Latitude', ha='center', va='center', rotation='vertical')
fig.text(0.48, 0.04, 'Longitude', ha='center', va='center')
ax1.set_title('Day 90')
ax2.set_title('Day 180')
ax3.set_title('Day 270')
ax4.set_title('Day 360')
# orig_cmap = mpl.cm.seismic
# shrunk_cmap = scm(orig_cmap, start=-12, midpoint=0.75, stop=12, name='shrunk')
m = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap)
m.set_array(trends)
m.set_clim(-12, 12)
fig.subplots_adjust(bottom=0.07, top=1, left=0.1, right=0.9,
wspace=0.11, hspace=-0.1)
cb_ax = fig.add_axes([0.9, 0.05, 0.02, 0.92])
# cbarticks = [-12, -6., -5., -4., -3., -2., -1., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 12]
ticks = np.linspace(-12, 12, 9)
cbar = fig.colorbar(m, cax=cb_ax, ticks=ticks)
# cbar.ax.set_yticklabels(cbarticks)
cbar.set_label('Trend [DU/year]')
plt.show()
plt.close()
我希望向颜色条添加非线性刻度,特别是不修改颜色图,因为绘图上的当前颜色分布是正确的。 做这个的最好方式是什么? 我应该专门为颜色条创建一个新的颜色图并从中派生出刻度吗? 不过,我现在不想改变颜色条的外观。 我希望有更多在零附近的值,即 [3, 2, 1.5, 0.5, 0, -0.5, -1.5, -2, -3],但这些值应该分散得更多,而位置在哪里12 和 -12 目前应该保持不变。 因此,接近零的刻度应该分散得更多。
以下是由上述脚本生成的数字:
想通了我的问题 - 这个问题的解决方案是使用SymLogNorm将数值缩放到接近零的程度,因此在零标记附近实现了更多颜色条刻度的预期结果。 SymLogNorm 也可用于负值,因此它回答了这个问题。
可以使用函数的 vmin 和 vmax 参数更改更多参数,如下所示:
matplotlib.colors.SymLogNorm(linthresh, linscale=1.0, vmin=None, vmax=None, clip=False)
我通过添加“norm=”参数将其实现到上面的代码中,如下所示:
ax.contourf(xx, yy, trends, cbarticks, cmap=cmap, levels=levels_def,
norm=mpcol.SymLogNorm(linthresh=0.03, linscale=0.03),
transform=ccrs.PlateCarree(), extend='both')
然后我编辑了颜色条的刻度参数,因为对数刻度将它们整理起来:
cbarticks = [-12, -4, -2, -1, -0.5, -0.3, -0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 1, 2, 4, 12]
ticks = np.linspace(-12, 12, 9)
cbar = fig.colorbar(m, cax=cb_ax, ticks=cbarticks)
cbar.ax.set_yticklabels(cbarticks)
这产生了这些图:
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.