Matplotlib 顏色條：出現一些不帶標簽的刻度

Question

我正在使用 plr.scatter 和對數刻度，並且我正在嘗試向顏色條添加一些特定的刻度值，但它似乎真的很隨意。 請參閱示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import matplotlib
from matplotlib.ticker import LogFormatter

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 30), np.linspace(0, 1, 30))
z = x**2 + 15*y**3 + 1.5
plt.figure(figsize=(9, 4.5))
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cm.jet, norm=matplotlib.colors.LogNorm(), vmin=1, vmax=20)
formatter = LogFormatter(10, labelOnlyBase=False) 
cbar = plt.colorbar(ticks=[1, 2, 5, 10, 15, 20], format=formatter)

此代碼生成了所有必需的主要刻度，加上一些次要刻度，但僅標記為 1 和 10，而我需要在顏色欄中看到所有數字。 起初我雖然是因為 1 和 10 是 integer 10 的冪，而其他數字不是，但是...

...如果我將日志基數更改為 2，我們可以在 1 和 2 處看到刻度標簽，它們是 2 的冪，但我們也可以在 5、10 和 20 處看到標簽，但不是。 這次也沒有出現 15，但是如果我嘗試添加 17 它可以工作（圖片上未顯示，但確實如此）

formatter = LogFormatter(2, labelOnlyBase=False)

這是什么魔法，我如何讓 matplotlib 將我想要的標簽准確地添加到刻度？ 我可以通過使用手動完成

cbar.ax.set_yticklabels(['1', '2', '5', '10', '15', '20'])

但這似乎是多余的。 有沒有更好的辦法？

Answer 1

您可以使用formatter any axis刻度。 下面是示例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import matplotlib
from matplotlib.colors import LogNorm

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 30), np.linspace(0, 1, 30))
z = x**2 + 15*y**3 + 1.5
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4.5))
p = plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cm.jet, norm=LogNorm(vmin=1, vmax=20) )

v1 = np.linspace(z.min(), z.max(), 8, endpoint=True)

cbar=plt.colorbar(ticks=v1)              
cbar.ax.set_yticklabels(["{:4.2f}".format(i) for i in v1]) # add the labels

Answer 2

LogFormatter及其子類使用minor_thresholds參數來決定何時隱藏非十年刻度標簽以防止過度擁擠。 默認情況下，這將隱藏幾乎所有非十年標簽，但您可以增加它以允許出現更多標簽。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LogFormatter
from matplotlib.colors import LogNorm

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 30), np.linspace(0, 1, 30))
z = x**2 + 15*y**3 + 1.5
plt.figure(figsize=(9, 4.5))
cnorm = LogNorm(vmin=1, vmax=20)
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cm.jet, norm=cnorm)
# define minor_thresholds to be >= the range of the color scale
decades = np.ceil(np.log10(cnorm.vmax / cnorm.vmin))
formatter = LogFormatter(10, minor_thresholds=(decades, decades))
cbar = plt.colorbar(ticks=[1, 2, 5, 10, 15, 20], format=formatter)