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python matplotlib自定義colorbar顏色條及內建色條詳解

2022-08-10 14:02:54

PS: 傳送門——自定義Colorbars教學

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,不依賴於任何已有的圖(plot/mappable)。這裡使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase類,而colorbar類必須依賴於已有的圖。

關於該類的引數如下 (該類引數描述沒找到,部分引數的取值可參考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]
引數簡單描述

ax :可用於設定colorbar的位置、長、寬
norm :用於規範化–設定顏色條最大最小值
cmap:顏色(可參考本篇博文的最後部分——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,可以自己試試調整各項引數:

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]) # 四個引數分別是左、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

contour和contourf分別繪製輪廓線和填充輪廓線。兩個版本的函數簽名和返回值是相同的。關於兩者畫圖的一些範例可以參閱python matplotlib contour畫等高線圖,以及matplotlib中文檔案

    contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) # [ ]表示該引數是可選的——可以給定也可以不給定

contourf中的基本引數:

X, Y : array-like, optional

  contourf引數中X和Y都必須是二維的,形狀與Z相同(例如,通過numpy.meshgrid建立);或者都必須是一維的,這樣len(X) == M是Z中的列數,len(Y) == N是Z中的行數。
  如果沒有給定,則假設它們是整數索引,即X = range(M), Y = range(N)。

Z : array-like(N, M)

繪製輪廓線的高度值。

levels : int or array-like, optional

確定等高線/區域的數量和位置。
如果是int n,則使用n個資料間隔;即畫n+1條等高線。水平高度是自動選擇的。
如果類似陣列,則在指定的級別上繪製等高線。這些值必須是遞增的。

為所有子圖新增一個色帶

參考:Matplotlib 2 Subplots, 1 Colorbar

在有圖的情況下,為所有子圖新增一個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,發現contourf中有cmap引數,cmap即是色帶。cmap的值可以參考Colormap reference

下面這段程式碼來自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
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引數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')  # 這裡m是一個basemap範例

在cmap中提供了一些預設色帶:

總結 

到此這篇關於python matplotlib自定義colorbar顏色條及內建色條的文章就介紹到這了,更多相關matplotlib自定義colorbar顏色條內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!


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