matplotlib kontur çizimi: logaritmik ölçekte orantısal colorbar seviyeleri

Question

Aşağıdaki resimde olduğu gibi günlük düzeyinde colorbar düzeylerine sahip olmak mümkün olabilir mi?

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib.colors import LogNorm 
delta = 0.025 

x = y = np.arange(0, 3.01, delta) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
Z1 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) 
Z2 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) 
Z = 1e6 * (Z1* Z2) 

fig=plt.figure() 
ax1 = fig.add_subplot(111) 
lvls = np.logspace(0,4,20) 
CF = ax1.contourf(X,Y,Z, 
     norm = LogNorm(), 
     levels = lvls 
     ) 
CS = ax1.contour(X,Y,Z, 
     norm = LogNorm(), 
     colors = 'k', 
     levels = lvls 
     ) 
cbar = plt.colorbar(CF, ticks=lvls, format='%.4f') 
plt.show() 

Ben

Windows 7'de matplotlib 1.1.1 ile piton 2.7.3 kullanıyorum: Burada

o uygulanabilecek bazı örnek kod

Answer 1

Aşağıdaki gibi sözde bir colorbar oluşturmayı öneriyorum (açıklamalara bakın):

çağrılırken spacing='proportional' seçeneği

DÜZENLEMEYİ

Veya, yeni seviyeleri gibi bir şey kullanmak ve:

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

delta = 0.025 

x = y = np.arange(0, 3.01, delta) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
Z1 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) 
Z2 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) 
Z = 1e6 * (Z1 * Z2) 

fig=plt.figure() 

# 
# define 2 subplots, using gridspec to control the 
# width ratios: 
# 
# note: you have to import matplotlib.gridspec for this 
# 
gs = gridspec.GridSpec(1, 2,width_ratios=[15,1]) 

# the 1st subplot 
ax1 = plt.subplot(gs[0]) 

lvls = np.logspace(0,4,20) 

CF = ax1.contourf(X,Y,Z, 
        norm = LogNorm(), 
        levels = lvls 
       ) 
CS = ax1.contour(X,Y,Z, 
       norm = LogNorm(), 
       colors = 'k', 
       levels = lvls 
       ) 

# 
# the pseudo-colorbar 
# 

# the 2nd subplot 
ax2 = plt.subplot(gs[1])   

# 
# new levels! 
# 
# np.logspace gives you logarithmically spaced levels - 
# this, however, is not what you want in your colorbar 
# 
# you want equally spaced labels for each exponential group: 
# 
levls = np.linspace(1,10,10) 
levls = np.concatenate((levls[:-1],np.linspace(10,100,10))) 
levls = np.concatenate((levls[:-1],np.linspace(100,1000,10))) 
levls = np.concatenate((levls[:-1],np.linspace(1000,10000,10))) 

# 
# simple x,y setup for a contourf plot to serve as colorbar 
# 
XC = [np.zeros(len(levls)), np.ones(len(levls))] 
YC = [levls, levls] 
CM = ax2.contourf(XC,YC,YC, levels=levls, norm = LogNorm()) 
# log y-scale 
ax2.set_yscale('log') 
# y-labels on the right 
ax2.yaxis.tick_right() 
# no x-ticks 
ax2.set_xticks([]) 

plt.show() 

Bu, böyle bir arsa verecek

1. re Bununla

   cbar = plt.colorbar(CF, ticks=lvls, format='%.4f') 
   

   :

   cbar = plt.colorbar(CF, ticks=lvls, format='%.2f', spacing='proportional') 
   

lvls = np.linspace(1,10,5) 
lvls = np.concatenate((lvls[:-1],np.linspace(10,100,5))) 
lvls = np.concatenate((lvls[:-1],np.linspace(100,1000,5))) 
lvls = np.concatenate((lvls[:-1],np.linspace(1000,10000,5))) 

bu satırı değiştirin: Bunlarla

lvls = np.logspace(0,4,20) 

: Bu satırı koyun

Ve bu arsa ile sona erecek:

(yeni kene 4 ondalık basamak gerekmez çünkü format yalnızca değiştirildi)

DÜZENLEME 2
Eğer Kullandığım gibi otomatik olarak seviye oluşturmak istedim, bu kod parçasını düşünebilirsiniz:

levels = [] 
LAST_EXP = 4 
N_LEVELS = 5 
for E in range(0,LAST_EXP): 
    levels = np.concatenate((levels[:-1],np.linspace(10**E,10**(E+1),N_LEVELS)))