Sıfır etrafında ortalanmış beyaz ile bir renk haritası oluşturun

Question

Matplotlib'in renk haritalarının nasıl oluşturulacağını veya değiştirileceğini anlamak kolay bir şey değildir. Bu nedenle, mavi (negatif) ten kırmızıya (pozitif) giden ve sıfırın etrafında sıkıca ortalanmış beyaz renklerin açıklanması ve ayarlanması konusunda biraz yardım arıyorum. Sonra contourf bu CMAP kullanmak istiyorum:

1. Bu işler ancak renkler

   cs = plt.contourf(longrid, latgrid, 
           ar[window-1]-bkgrd, levels, 
           cmap = cm.get_cmap('BuRd', len(levels)-1)) 
   

2. ters

   Buradaki sorun BuRd_r sıfır

   cs = plt.contourf(longrid, latgrid, 
           ar[window-1]-bkgrd, levels, 
           cmap = cm.get_cmap('BuRd_r', len(levels)-1)) 
   

etrafındaki beyaz kesiyor olmasıdır

Bu konuda herhangi bir yardım için minnettarım.

def PlotAnomalyCF(ar,hgrid,latgrid,longrid,outfile,levels,units):       
    window = 1                   
    tsize = 8                    
    plt.close()                   
    plt.figure(figsize=(11.7,4.3))              
    plt.clf()                    
    plt.cla()                    

    bkgrd = bn.nanmean(ar[:],0) 

    for v in hgrid:OA                  
     plt.subplot(1,len(hgrid),window)             
     plt.title(v,fontsize=tsize)              
     plt.subplots_adjust(left=0.07,bottom=0.75,          
          right=0.98, top=0.92,           
          wspace=0.12,hspace=0.98)          
     cs = plt.contourf(longrid,latgrid,            
          ar[window-1]-bkgrd,levels,          
          cmap=cm.get_cmap('BuRd_r',len(levels)-1))      
     cs.cmap.set_over('r')                
     plt.grid(True)                 
     plt.axis('off')                 
     window += 1                  
    ax = plt.gca()                  
    pos = ax.get_position()                
    l,b,w,h = pos.bounds                 
    print l,b,w,h                   
    cax = plt.axes([l-0.848,b-0.05,0.91,0.02]) # setup colorbar axes      
    cbar = plt.colorbar(cs,cax=cax,orientation='horizontal')        
    cl = plt.getp(cbar.ax, 'xticklabels')             
    plt.setp(cl, fontsize=8) 
    # Add units text                  
    plt.figtext(0.012,0.83,units,fontsize=tsize+1)          
    print 'outfile.',outfile                
    plt.savefig(outfile,dpi=900,orientation='landscape',format='pdf')      
    plt.show() 

# Data 
hgrid = array([-18, -15, -12, -9, -6, -3, 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18]) 
latgrid = array([ 5.61402391, 4.91227095, 4.21051798, 3.508765 , 2.80701201, 
        2.10525902, 1.40350602, 0.70175301, 0.  , -0.70175302, 
       -1.40350604, -2.10525907, -2.8070121 , -3.50876514, -4.21051818, 
       -4.91227122, -5.61402427]) 
longrid = array([-5.625 , -4.921875, -4.21875 , -3.515625, -2.8125 , -2.109375, 
       -1.40625 , -0.703125, 0.  , 0.703125, 1.40625 , 2.109375, 
       2.8125 , 3.515625, 4.21875 , 4.921875, 5.625 ]) 
levels = array([-20, -19, -18, -17, -16, -15, -14, -13, -12, -11, -10, -9, -8, 
       -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 
       6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 
       19, 20]) 
units ='$\mathrm{CC_{200}\,[\%]}$' 
ar = shape is (13, 17, 17) with max = 82.4 and min = 45.5. It would be easier to just 
    generate some random data within these intervals. Alternatively just copy one of the 
    array: 
ar[1] = array([[ 46.91224792, 46.21374984, 46.86130719, 47.01021234, 
    46.72626813, 46.2288305 , 46.43835451, 45.79325437, 
    45.58271668, 46.35872217, 48.08725987, 48.44553638, 
    47.76519316, 47.6366742 , 48.40425078, 48.77756577, 
    49.33566712], 
    [ 46.83599932, 46.84286989, 47.33453309, 46.55030976, 
    46.80566458, 46.53292035, 47.02261763, 47.41084421, 
    47.38724565, 47.91122826, 49.21117552, 49.45223641, 
    49.97629913, 50.44165439, 51.08080398, 50.79600723, 49.968034 ], 
    [ 47.42288313, 47.07674124, 46.7167639 , 46.11959218, 
    46.95814111, 46.88763807, 47.79510368, 48.50213272, 
    49.14340301, 50.0550682 , 50.96554707, 51.70960776, 
    52.76304827, 53.13428506, 53.01955687, 52.57951586, 
    51.91245273], 
    [ 47.71067291, 47.48154219, 47.40131211, 47.45929857, 
    48.46118424, 48.65199823, 49.38156691, 49.86137507, 
    50.55394084, 51.96604309, 52.60579898, 53.69096203, 
    54.22750101, 54.37757099, 54.31517398, 53.47697773, 
    53.41809044], 
    [ 48.20779565, 48.58856851, 48.75880829, 49.40822878, 
    50.03355014, 51.44922083, 52.00567831, 52.99485667, 
    53.69339127, 53.58208129, 53.88588998, 55.24096208, 
    55.24137628, 55.38338399, 55.30856415, 55.0329081 , 
    54.58041914], 
    [ 49.20063728, 49.81223264, 50.2145489 , 50.54749112, 
    51.44252761, 53.1708726 , 54.48141824, 55.1337493 , 
    55.86338227, 55.80719304, 56.1060897 , 56.15050406, 
    56.10404113, 56.82550383, 57.12370494, 56.79250814, 
    57.21656741], 
    [ 50.17222332, 50.78494993, 51.47036476, 51.78513471, 
    54.07329312, 55.12136894, 56.63202678, 56.77587861, 
    57.60688855, 57.31874243, 57.86532727, 58.38753463, 
    58.52204736, 58.8451274 , 59.17282185, 58.93137673, 
    58.90977463], 
    [ 51.50642331, 51.51055372, 52.44746806, 53.37696513, 
    54.86775802, 56.68992167, 57.90624404, 58.76394172, 
    59.64662899, 59.80540837, 59.98355254, 60.05761821, 
    59.95848562, 60.54540623, 60.4776266 , 60.11749116, 
    59.74209418], 
    [ 51.40396463, 51.48043239, 52.89530187, 53.73500868, 
    55.39612502, 56.70178532, 58.07064267, 59.56644298, 
    60.47288049, 60.59095081, 61.26474813, 61.20278944, 
    61.43807574, 61.1942828 , 60.40014922, 59.78371327, 
    59.50410992], 
    [ 51.89656984, 52.18725649, 52.57764233, 54.39502415, 
    55.61672911, 57.04180061, 58.54357871, 59.76354498, 
    60.24155861, 60.59473182, 60.65985503, 60.92762915, 
    60.76726905, 60.47166256, 60.42044548, 60.04043031, 
    60.06031171], 
    [ 51.69698671, 52.39494994, 52.71685017, 53.65488505, 
    54.52480831, 56.33091376, 57.87811829, 58.36719736, 
    59.31479758, 59.61329074, 59.81807224, 59.44053305, 
    59.25522337, 59.5309563 , 59.68850776, 59.54046914, 
    58.60604327], 
    [ 50.81523448, 51.5690217 , 51.81382216, 52.88514118, 
    53.27394887, 54.6941369 , 55.81938471, 56.85401174, 
    57.10874072, 58.55074569, 58.45869901, 57.67496274, 
    57.3895956 , 58.05319653, 58.83009123, 57.90678384, 
    56.97717781], 
    [ 49.61355365, 49.92298625, 50.56281781, 51.22117266, 
    51.98020374, 53.0328832 , 53.76602714, 54.94396421, 
    55.16849545, 55.83033544, 56.19720112, 56.9382048 , 
    57.20669361, 56.76351885, 56.93632305, 56.16428665, 54.7570241 ], 
    [ 49.17250426, 49.14663096, 49.86504335, 50.24394193, 
    50.84671744, 51.21785439, 51.72667942, 52.8287256 , 
    53.65550669, 53.81801262, 54.62490542, 54.88045696, 
    55.27367041, 54.89234901, 54.51005786, 53.57284022, 
    52.53966996], 
    [ 48.55125023, 48.99467099, 49.80237362, 49.67943854, 
    49.45569362, 49.3387854 , 50.129718 , 49.94784906, 
    51.03357894, 51.73021167, 52.0211617 , 52.55805334, 
    52.22956095, 51.88844202, 50.87410618, 50.39506101, 
    49.72117909], 
    [ 48.37551433, 48.30812683, 48.45300884, 48.50818535, 
    47.76798967, 47.21965588, 47.60764424, 48.21327283, 
    48.52370448, 49.95221655, 49.7608777 , 50.1178807 , 
    50.15020093, 49.4369175 , 49.16839811, 49.31254753, 
    48.03208233], 
    [ 46.91675497, 46.45280928, 46.37122283, 46.69881125, 
    45.95493853, 46.33296801, 46.15091804, 46.09862998, 
    46.31676066, 46.6199912 , 47.60040926, 48.34096053, 
    47.78005438, 48.0951173 , 48.15291404, 47.21140107, 
    46.28884057]]) 

Answer 1

Aksine bir stok CMAP kullanmak yerine, ben kendi üretimini kapsamlı yol gösterecektir:

İşte renk haritası test etmek fonksiyon ve veri bu.

önceden tespit gibi Cmaps kullanıldığında, (a renk dizisi geçen olmadan) renk mutlak kontrol etmek için, bir CMAP renk sayısı seviyelerinin sayısına eşit olmalıdır - 1

Aşağıdaki örnekte bunu kolayca gösterebiliriz. biz beklediğiniz olmayabilir sonuç verecektir 3 + 1 seviyeleri başka bir ürünle birlikte kullanmak geldiklerinde Ancak

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


data = numpy.arange(12).reshape(3, 4) 

cmap = mcolors.ListedColormap([(0, 0, 1), 
           (0, 1, 0), 
           (1, 0, 0)]) 

: üç ana rengin bir renk haritası yapmak Lets

plt.subplot(121) 
plt.contourf(data, cmap=cmap, levels=[1, 4, 8, 10]) 

plt.subplot(122) 
plt.contourf(data, cmap=cmap, levels=[1, 4, 8]) 

plt.show() 

yüzden senin seviyeleri uzunluğu n_colors-1 arasında olması gerektiğini göstermiştir, ama biz 3 renk olmasını istiyorsanız, orta renk her zaman gösterilir, çünkü biz de seviyelerinin bir çift sayı olması gerekir.

levs = range(12) 
assert len(levs) % 2 == 0, 'N levels must be even.' 

cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list(name='red_white_blue', 
               colors =[(0, 0, 1), 
                  (1, 1., 1), 
                  (1, 0, 0)], 
               N=len(levs)-1, 
               ) 
plt.contourf(data, cmap=cmap, levels=levs) 
plt.show() 

Biz normailzed CMAP beyaz olduğunu doğrulayabilirsiniz:

İyi, şimdi bazı temel kurallar vardır, esasen N renklerine interpolasyonlu sadece ListedColormap bir LinearSegmentedColormap yapalım programlama yoluyla orta renk olarak:

>>> print cmap(0.5) 
(1.0, 1.0, 1.0, 1.0) 

Umarım bu size olması için gereken tüm bilgileri verecektir Beğendiğiniz herhangi bir renk haritasını oluşturabilir ve şekillendirmede başarıyla kullanabilirsiniz.