将连续色图中的颜色与matplotlib中的特定值相关联

Question

我试图找到一种方法将某些数据值与连续色图中的特定颜色相关联。

我有一个值为[min, max]的特定图片，我希望以下值[min, q1, q2, q3, max]，其中q'n'指的是四分位数，与相应的颜色相关联选择颜色图中的[0, 0.25. 0.5, 0.75. 1.0]。因此，coloramp的中点将对应于图像中的中值，依此类推......

我一直在四处寻找，但我找不到办法做到这一点。

Answer 1

您需要继承matplotlib.colors.Normalize并将新norm的实例传递给imshow / contourf /您正在使用的任何绘图功能。

这里的第一个选项说明了基本思想：Shifted colorbar matplotlib（不要过多地提出我自己的问题，但我想不出另一个例子。）

然而，该问题特别涉及在色彩映射中将单个数据值设置为对应于0.5。然而，将这个想法扩展到“分段”规范化并不是很难：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import Normalize

class PiecewiseNormalize(Normalize):
    def __init__(self, xvalues, cvalues):
        self.xvalues = xvalues
        self.cvalues = cvalues

        Normalize.__init__(self)

    def __call__(self, value, clip=None):
        # I'm ignoring masked values and all kinds of edge cases to make a
        # simple example...
        if self.xvalues is not None:
            x, y = self.xvalues, self.cvalues
            return np.ma.masked_array(np.interp(value, x, y))
        else:
            return Normalize.__call__(self, value, clip)

data = np.random.random((10,10))
data = 10 * (data - 0.8)

fig, ax = plt.subplots()
norm = PiecewiseNormalize([-8, -1, 0, 1.5, 2], [0, 0.1, 0.5, 0.7, 1])
im = ax.imshow(data, norm=norm, cmap=plt.cm.seismic, interpolation='none')
fig.colorbar(im)
plt.show()

请注意，色图（白色）中的0.5对应于数据值0，色图的红色和蓝色区域是不对称的（注意宽的“粉红色”范围与更窄的过渡到深蓝色）。 / p>