Question

我在形状数组（12,1）中有一些标准化的直方图数据：

>>> hnorm

   array([[ 0.        ],
       [ 0.        ],
       [ 0.01183432],
       [ 0.0295858 ],
       [ 0.04142012],
       [ 0.04142012],
       [ 0.03550296],
       [ 0.01775148],
       [ 1.        ],
       [ 0.98816568],
       [ 0.56213018],
       [ 0.        ]])

我想用'热图'样式来绘制它。我这样做是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(hnorm, cmap='RdBu',origin='lower')

这可行（除了轴格式化）。

enter image description here

但是，我想自定义色彩图从淡白色变为红色。我试过了：

import matplotlib.colors as col

cdict = {'red': ((0.00, 0.07, 0.14),
        (0.21, 0.28, 0.35),
        (0.42, 0.49, 0.56),
        (0.63, 0.70, 0.77),
        (0.84, 0.91, 0.99)),
        'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0)),
        'blue': ((0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.0, 0.0, 0.0), 
        (0.0, 0.0, 0.0))}
cmap1 = col.LinearSegmentedColormap('my_colormap',cdict,N=256,gamma=0.75)
plt.imshow(hnorm, cmap=cmap1,origin='lower')

这失败了。我有什么想法吗？

Answer 1

作为askewchan的cmap'Reds'建议更简单，（imo）也更好看。但我的回答只是为了说明构建自定义cmap的方法是如何工作的。

在您的颜色词典中，您有5个条目，您可以在其中指定颜色。由于您只想使用红色和白色，因此只需要两个内容。对于白色，必须使用由位置0.0处的颜色值1.0指定的所有颜色。对于红色，只应在1.0位置使用红色。

您还只为红色元组提供值（0除外）。这只会在“完整”的红色和黑色之间给出不同的红色阴影（因为你总是有绿色和蓝色为0）。

cdict = {'red': ((0.0, 1.0, 1.0),
                 (1.0, 1.0, 1.0)),

        'green': ((0.0, 1.0, 1.0),
                  (1.0, 0.0, 0.0)),

        'blue': ((0.0, 1.0, 1.0),
                 (1.0, 0.0, 0.0))}

my_cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict)

plt.imshow(np.random.rand(20,20), cmap=my_cmap, origin='lower', interpolation='none')
plt.colorbar(shrink=.75)

enter image description here

另一个示例显示了两个颜色项如何在cmap中“跳转”：

cdict = {'red': ((0.0, 1.0, 1.0), # full red
                 (0.5, 1.0, 0.0), # full red till, no red after
                 (1.0, 1.0, 1.0)), # full red

        'green': ((0.0, 1.0, 1.0), # full green
                  (0.5, 0.0, 0.0), # no green
                  (1.0, 1.0, 1.0)), # full green

        'blue': ((0.0, 1.0, 1.0), # full blue
                 (0.5, 0.0, 1.0), # no blue till, full blue after
                 (1.0, 1.0, 1.0))} # full blue

my_cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict)

plt.imshow(np.random.rand(20,20), cmap=my_cmap, origin='lower', interpolation='none')
plt.colorbar(shrink=.75)

enter image description here

自定义matplotlib cmaps

1 个答案: