使用变量在色图

Question

我想绘制2个输出变量，比如 map1 和 map2 ，作为2个输入变量的函数，比如 x 和 y 使用colormaps。为此，我希望使用色标来表示 map1 ，而 map2 将依赖于透明度比例。然而，alpha选项不能将np.array作为参数，以下代码注定要失败。

fig=plt.figure(num=None, figsize=(21,12), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
ax1=plt.subplot(211)
im = ax1.pcolor(map1, cmap='Spectral_r', alpha=map2)
fig.colorbar(im)

有人会看到这样做的方法吗？我不想使用另一个重叠的色标，并且真的希望 map2 用透明度函数来表示，例如背景网格的可见性会告诉读者 map2的幅度

Answer 1

您可以使用pcolormesh执行此操作，然后为alpha的面设置QuadMesh。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig,ax = plt.subplots(1)
ax.set_aspect('equal')

# The data array
m1 = np.random.rand(5,5)
# The alpha array. Normalize your map2 to the range 0,1
m2 = np.linspace(0,1,25).reshape(5,5) 

p = ax.pcolormesh(m1)
plt.savefig('myfig.png') # or fig.canvas.draw()

for i,j in zip(p.get_facecolors(),m2.flatten()):
    i[3] = j # Set the alpha value of the RGBA tuple using m2

plt.savefig('myfig.png')

注意：您似乎必须在pcolormesh命令后保存图形（或plt.show()或fig.canvas.draw()），以生成p.get_facecolors数组;这就是为什么我两次保存这个数字的原因。可能有更优雅的解决方案，但我无法想到这一点。这是输出;注意从左下角到右上角的alpha增加：