python?matplotlib自定義colorbar顏色條及內(nèi)置色條詳解
PS: 傳送門——自定義Colorbars教程
自定義colorbar(draw colorbar without any mapple/plot)
參考:Customized Colorbars Tutorial
api example code: colorbar_only.py
自定義colorbar可以畫出任何自己想要的colorbar,自由自在、不受約束,不依賴于任何已有的圖(plot/mappable)。這里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase類,而colorbar類必須依賴于已有的圖。
關(guān)于該類的參數(shù)如下 (該類參數(shù)描述沒找到,部分參數(shù)的取值可參考colorbar中的描述):
class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=‘vertical’, ticklocation=‘auto’, extend=‘neither’, spacing=‘uniform’, ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label=’’)[source]
參數(shù)簡單描述ax :可用于設(shè)置colorbar的位置、長、寬
norm :用于規(guī)范化–設(shè)置顏色條最大最小值
cmap:顏色(可參考本篇博文的最后部分——推薦色帶與自定義色帶)
boundaries:要想使用extend,在norm之外,必須要有兩個額外的boundaries
orientation:colorbar方向,躺平or垂直
extend:延伸方向(在norm之外colorbar可延伸)
ticks:自定義各段的tick(記號)
下面是一個例子,可以自己試試調(diào)整各項參數(shù):
import numpy as np import pylab as plt import matplotlib as mpl if __name__ == '__main__': fig = plt.figure(figsize=(3, 8)) cmap = mpl.cm.Spectral_r ax3 = fig.add_axes([0.3, 0.2, 0.2, 0.5]) # 四個參數(shù)分別是左、下、寬、長 norm = mpl.colors.Normalize(vmin=1.3, vmax=2.5) bounds = [ round(elem, 2) for elem in np.linspace(1.3, 2.5, 14)] # cb3 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax3, cmap=cmap, norm=norm, # to use 'extend', you must # specify two extra boundaries: boundaries= [1.2] + bounds + [2.6], extend='both', ticks=bounds, # optional spacing='proportional', orientation='vertical') plt.show()
contourf函數(shù)
contour和contourf分別繪制輪廓線和填充輪廓線。兩個版本的函數(shù)簽名和返回值是相同的。關(guān)于兩者畫圖的一些實例可以參閱python matplotlib contour畫等高線圖,以及matplotlib中文文檔
contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) # [ ]表示該參數(shù)是可選的——可以給定也可以不給定
contourf中的基本參數(shù):
X, Y : array-like, optional
contourf參數(shù)中X和Y都必須是二維的,形狀與Z相同(例如,通過numpy.meshgrid創(chuàng)建);或者都必須是一維的,這樣len(X) == M是Z中的列數(shù),len(Y) == N是Z中的行數(shù)。
如果沒有給定,則假設(shè)它們是整數(shù)索引,即X = range(M), Y = range(N)。Z : array-like(N, M)
繪制輪廓線的高度值。
levels : int or array-like, optional
確定等高線/區(qū)域的數(shù)量和位置。
如果是int n,則使用n個數(shù)據(jù)間隔;即畫n+1條等高線。水平高度是自動選擇的。
如果類似數(shù)組,則在指定的級別上繪制等高線。這些值必須是遞增的。
為所有子圖添加一個色帶
參考:Matplotlib 2 Subplots, 1 Colorbar
在有圖的情況下,為所有子圖添加一個colorbar:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) for ax in axes.flat: im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1) fig.subplots_adjust(right=0.8) cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7]) fig.colorbar(im, cax=cbar_ax) plt.show()
推薦色帶與自定義色帶
在畫圖的時候,可以用推薦色帶。在Contourf 與記錄顏色刻度中,發(fā)現(xiàn)contourf中有cmap參數(shù),cmap即是色帶。cmap的值可以參考Colormap reference。
下面這段代碼來自Contourf 與記錄顏色刻度
cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r) # PuBu_r是PuBu色帶的倒轉(zhuǎn) cbar = fig.colorbar(cs)
其中cmap就是使用matplotlib提供的色帶,如果要自己制定色帶可以用參數(shù)colors如下:
# Colors是一些自選顏色列表 Colors=('#DDDDFF','#7D7DFF','#0000C6','#000079','#CEFFCE','#28FF28','#007500','#FFFF93','#8C8C00','#FFB5B5','#FF0000','#CE0000','#750000') cs=m.contourf(xi, yi, z, colors=Colors, levels=levels, extend='both') # 這里m是一個basemap實例
在cmap中提供了一些默認色帶:
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python matplotlib自定義colorbar顏色條及內(nèi)置色條的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib自定義colorbar顏色條內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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