Matplotlib: Quiver ve imshow üst üste bindirildi, iki renk çubuğunu nasıl ayarlayabilirim?

Question

imshow() tarafından görüntülenen bir görüntü, bir kontur ve quiver() tarafından ayarlanan bir vektör alanı oluşan bir rakam var. Vektör alanını başka bir skaler miktara göre renklendirdim. Figürün sağında, colorbar() yaptım. Bu colorbar(), imshow() tarafından görüntülenen değerleri gösterir (durumumda pozitif ve negatif olabilir). Vektörlerin renginin temel aldığı skaler miktarın değerlerine dayanan başka bir renk çubuğunu nasıl kurabileceğimi bilmek isterim. Bunu yapmayı bilen var mı?

Yapabileceğim görüntünün bir örneği. Vektörlerin renklerinin maviden kırmızıya gittiğine dikkat edin. Mevcut renk çubuğuna göre, mavi negatif demektir. Ancak, vektörün rengiyle temsil edilen miktarın her zaman pozitif olduğunu biliyorum.

Answer 1

Basitçe sağ her komplo çağrısından sonra, iki kez colorbar diyoruz. Pileb, en yeni arsaya uyan yeni bir renk çubuğu oluşturacak. Örneğinizde olduğu gibi, imshow negatif değerler alırken, titreme değerleri 0,1 aralığındadır. Açıklık için (bu örnekte gösterilmemiştir), iki tür grafiği ayırt etmek için farklı renk haritaları kullanıyorum.

import numpy as np 
import pylab as plt 

# Create some sample data 
dx = np.linspace(0,1,20) 
X,Y = np.meshgrid(dx,dx) 
Z = X**2 - Y 
Z2 = X 

plt.imshow(Z) 
plt.colorbar() 

plt.quiver(X,Y,Z2,width=.01,linewidth=1) 
plt.colorbar() 

plt.show() 

Answer 2

mutlaka colorbar() gerektirdiği Haritalanabilir nesnenin türünü dönmez titreme Running. Sanırım bunun nedeni, Heimdall'ın yaptığı gibi “açık bir şekilde başka bir skaler miktara dayanarak vektör alanını renklendirdim”. Bu yüzden, Hooked'in cevabı benim için çalışmadı.

Okumak için renk çubuğum için kendi eşlememi oluşturmam gerekiyordu. Benim titreme vektörleri (ki ben X, Y, U ve V aynı şekle dizisi olan C, arayacağım.)

renklendirmek için kullanmak istediğini verilere matplotlib.colors dan Normalize kullanarak bunu

Benim titreme çağrısı şöyle görünür:

Colorbar işlevine başka argümanlar verilmesi

import matplotlib.pyplot as pl 
import matplotlib.cm as cm 
import matplotlib.colors as mcolors 
import matplotlib.colorbar as mcolorbar 
pl.figure() 

nz = mcolors.Normalize() 
nz.autoscale(C) 

pl.quiver(X, Y, U, V, color=cm.jet(nz(C))) 
cax,_ = mcolorbar.make_axes(pl.gca()) 
cb = mcolorbar.ColorbarBase(cax, cmap=cm.jet, norm=nz) 
cb.set_label('color data meaning') 

bana hataları çeşitli verdi.