Thanh màu rời rạc Matplotlib

Tôi đang cố tạo một thanh màu riêng biệt cho một biểu đồ phân tán trong matplotlib

Tôi có dữ liệu x, y của mình và cho mỗi điểm một giá trị thẻ số nguyên mà tôi muốn được thể hiện bằng một màu duy nhất, ví dụ:

plt.scatter(x, y, c=tag)

thường thẻ sẽ là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0-20, nhưng phạm vi chính xác có thể thay đổi

cho đến nay tôi chỉ sử dụng cài đặt mặc định, ví dụ:

plt.colorbar()

mang lại một dải màu liên tục. Lý tưởng nhất là tôi muốn một bộ n màu rời rạc (trong ví dụ này là n = 20). Thậm chí tốt hơn là nhận giá trị thẻ 0 để tạo ra màu xám và 1-20 là màu sặc sỡ.

Tôi đã tìm thấy một số kịch bản 'sách dạy nấu ăn' nhưng chúng rất phức tạp và tôi không thể nghĩ rằng chúng là cách phù hợp để giải quyết một vấn đề có vẻ đơn giản

Bạn có thể tạo một thanh màu rời rạc tùy chỉnh khá dễ dàng bằng cách sử dụng BoundaryNorm làm bộ chuẩn hóa cho phân tán của bạn. Bit kỳ quặc (trong phương pháp của tôi) đang làm cho 0 hiển thị thành màu xám.

Đối với hình ảnh, tôi thường sử dụng cmap.set_bad () và chuyển đổi dữ liệu của tôi thành một mảng ẩn có mặt nạ. Điều đó sẽ dễ dàng hơn nhiều để tạo ra 0 màu xám, nhưng tôi không thể làm cho điều này hoạt động với phân tán hoặc cmap tùy chỉnh.

Thay vào đó, bạn có thể tạo cmap của riêng mình từ đầu hoặc đọc ra một bản đồ hiện có và chỉ ghi đè một số mục cụ thể.

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6))  # setup the plot

x = np.random.rand(20)  # define the data
y = np.random.rand(20)  # define the data
tag = np.random.randint(0, 20, 20)
tag[10:12] = 0  # make sure there are some 0 values to show up as grey

cmap = plt.cm.jet  # define the colormap
# extract all colors from the .jet map
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
# force the first color entry to be grey
cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)

# create the new map
cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
    'Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

# define the bins and normalize
bounds = np.linspace(0, 20, 21)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# make the scatter
scat = ax.scatter(x, y, c=tag, s=np.random.randint(100, 500, 20),
                  cmap=cmap, norm=norm)

# create a second axes for the colorbar
ax2 = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8])
cb = plt.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap=cmap, norm=norm,
    spacing='proportional', ticks=bounds, boundaries=bounds, format='%1i')

ax.set_title('Well defined discrete colors')
ax2.set_ylabel('Very custom cbar [-]', size=12)

Cá nhân tôi nghĩ rằng với 20 màu sắc khác nhau, hơi khó để đọc giá trị cụ thể, nhưng điều đó tất nhiên là tùy thuộc vào bạn.

Bạn có thể làm theo ví dụ sau:

#!/usr/bin/env python
"""
Use a pcolor or imshow with a custom colormap to make a contour plot.

Since this example was initially written, a proper contour routine was
added to matplotlib - see contour_demo.py and
http://matplotlib.sf.net/matplotlib.pylab.html#-contour.
"""

from pylab import *


delta = 0.01
x = arange(-3.0, 3.0, delta)
y = arange(-3.0, 3.0, delta)
X,Y = meshgrid(x, y)
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = Z2 - Z1 # difference of Gaussians

cmap = cm.get_cmap('PiYG', 11)    # 11 discrete colors

im = imshow(Z, cmap=cmap, interpolation='bilinear',
            vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())
axis('off')
colorbar()

show()

tạo ra hình ảnh sau:

Các câu trả lời trên là tốt, ngoại trừ chúng không có vị trí đánh dấu thích hợp trên thanh màu. Tôi thích có dấu tích ở giữa màu để ánh xạ số -> màu rõ ràng hơn. Bạn có thể giải quyết vấn đề này bằng cách thay đổi giới hạn của lệnh gọi chiếu:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def discrete_matshow(data):
    #get discrete colormap
    cmap = plt.get_cmap('RdBu', np.max(data)-np.min(data)+1)
    # set limits .5 outside true range
    mat = plt.matshow(data,cmap=cmap,vmin = np.min(data)-.5, vmax = np.max(data)+.5)
    #tell the colorbar to tick at integers
    cax = plt.colorbar(mat, ticks=np.arange(np.min(data),np.max(data)+1))

#generate data
a=np.random.randint(1, 9, size=(10, 10))
discrete_matshow(a)

Để đặt giá trị trên hoặc dưới phạm vi của bản đồ màu, bạn sẽ muốn sử dụng set_overvà set_undercác phương thức của bản đồ màu. Nếu bạn muốn gắn cờ một giá trị cụ thể, hãy tạo mặt nạ cho nó (tức là tạo một mảng có mặt nạ) và sử dụng set_badphương thức này. (Hãy xem tài liệu cho lớp bản đồ màu cơ sở: http://matplotlib.org/api/colors_api.html#matplotlib.colors.Colormap )

Có vẻ như bạn muốn một cái gì đó như thế này:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate some data
x, y, z = np.random.random((3, 30))
z = z * 20 + 0.1

# Set some values in z to 0...
z[:5] = 0

cmap = plt.get_cmap('jet', 20)
cmap.set_under('gray')

fig, ax = plt.subplots()
cax = ax.scatter(x, y, c=z, s=100, cmap=cmap, vmin=0.1, vmax=z.max())
fig.colorbar(cax, extend='min')

plt.show()

Chủ đề này đã được đề cập kỹ nhưng tôi muốn thêm một cái gì đó cụ thể hơn: Tôi muốn chắc chắn rằng một giá trị nhất định sẽ được ánh xạ tới màu đó (không phải bất kỳ màu nào).

Nó không phức tạp nhưng vì tôi đã mất một chút thời gian, nó có thể giúp những người khác không mất nhiều thời gian như tôi đã làm :)

import matplotlib
from matplotlib.colors import ListedColormap

# Let's design a dummy land use field
A = np.reshape([7,2,13,7,2,2], (2,3))
vals = np.unique(A)

# Let's also design our color mapping: 1s should be plotted in blue, 2s in red, etc...
col_dict={1:"blue",
          2:"red",
          13:"orange",
          7:"green"}

# We create a colormar from our list of colors
cm = ListedColormap([col_dict[x] for x in col_dict.keys()])

# Let's also define the description of each category : 1 (blue) is Sea; 2 (red) is burnt, etc... Order should be respected here ! Or using another dict maybe could help.
labels = np.array(["Sea","City","Sand","Forest"])
len_lab = len(labels)

# prepare normalizer
## Prepare bins for the normalizer
norm_bins = np.sort([*col_dict.keys()]) + 0.5
norm_bins = np.insert(norm_bins, 0, np.min(norm_bins) - 1.0)
print(norm_bins)
## Make normalizer and formatter
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(norm_bins, len_lab, clip=True)
fmt = matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: labels[norm(x)])

# Plot our figure
fig,ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(A, cmap=cm, norm=norm)

diff = norm_bins[1:] - norm_bins[:-1]
tickz = norm_bins[:-1] + diff / 2
cb = fig.colorbar(im, format=fmt, ticks=tickz)
fig.savefig("example_landuse.png")
plt.show()

Tôi đã tìm hiểu những ý tưởng này và đây là giá trị năm xu của tôi. Nó tránh gọi BoundaryNormcũng như chỉ định normlàm đối số cho scattervà colorbar. Tuy nhiên, tôi không tìm thấy cách nào để loại bỏ cuộc gọi khá dài dòng tới matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list.

Một số cơ sở là matplotlib cung cấp cái gọi là bản đồ màu định tính, nhằm mục đích sử dụng với dữ liệu rời rạc. Set1, ví dụ, có 9 màu dễ phân biệt và tab20có thể được sử dụng cho 20 màu. Với những bản đồ này, có thể tự nhiên sử dụng n màu đầu tiên của chúng để tô màu cho các ô phân tán với n loại, như ví dụ sau đây. Ví dụ này cũng tạo ra một thanh màu với n màu rời rạc được dán nhãn chính xác.

import matplotlib, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
n = 5
from_list = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list
cm = from_list(None, plt.cm.Set1(range(0,n)), n)
x = np.arange(99)
y = x % 11
z = x % n
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cm)
plt.clim(-0.5, n-0.5)
cb = plt.colorbar(ticks=range(0,n), label='Group')
cb.ax.tick_params(length=0)

tạo ra hình ảnh bên dưới. Lệnh ngọi trong lệnh Set1chỉ định các nmàu đầu tiên của bản đồ màu đó và lệnh cuối cùng ntrong lệnh gọi để from_list chỉ định xây dựng bản đồ với các nmàu (mặc định là 256). Để đặt cmlàm bản đồ màu mặc định plt.set_cmap, tôi thấy cần phải đặt tên và đăng ký cho nó, viz:

cm = from_list('Set15', plt.cm.Set1(range(0,n)), n)
plt.cm.register_cmap(None, cm)
plt.set_cmap(cm)
...
plt.scatter(x, y, c=z)

Tôi nghĩ bạn sẽ muốn xem xét màu sắc. Biểu đồ mã liệt kê để tạo bản đồ màu của bạn, hoặc nếu bạn chỉ cần một bản đồ màu tĩnh, tôi đang làm việc trên một ứng dụng có thể hữu ích.