说我有四个数组,还有一个x和y数组
arr1
arr2
arr3
arr4
xarr
yarr
这4个数组中的每个数组都具有与我的x和y数组相同的长度,并且每个数组的值都表示该总体在x和y的特定点处的“强度”。我的计划是将其绘制为散点图,对散点图中每个点的总体上最高的值进行着色(因此,如果arr1在该特定点最强,则将其着色为红色;如果arr2最强,则将其着色为蓝色;绿色如果arr3最强,则为黑色;如果arr4最强,则为黑色。)
我已经可以绘制该图了(如下图所示)。不用担心这里的标签或子图,我只是附上了这个标签,所以您可以有一些视觉效果。我的问题是我也想考虑力量的价值。我不确定如何快速解释这一点,请耐心等待。在我附在我的颜色栏下方的图中,只有4种纯色,每种纯色用于单独的总体。我仍然希望颜色条具有4种不同的颜色,但是我希望这四种颜色中的每一种都具有渐变,这样我仍然可以感觉到人口的哪些地方更强或更弱,即使它仍然是所有地区中最强的。四。 Matplotlib已经有一个像这样的颜色图(tab20b或tab20c),但是我不确定如何在做事时实现它。
基本上,我如何制作此图是一个在x和y上的循环,在此我比较每个总体,然后分配要输入到散点图(颜色)中的颜色数组,具体取决于0、1、2或3谁最强:
for i in range(0, len(xarr)):
for j in range(0, len(yarr)):
if arr1[i,j] > max(arr2[i,j], arr3[i,j], arr4[i,j]):
color = np.append(color, 0)
elif arr2[i,j] > max(arr1[i,j], arr3[i,j], arr4[i,j]):
color = np.append(color, 1)
elif arr3[i,j] > max(arr1[i,j], arr2[i,j], arr4[i,j]):
color = np.append(color, 2)
else:
color = np.append(color, 3)
我现在想寻找一种方法来将arr [i,j]的值存储在我的颜色中,同时仍然能够使每个不同的总体具有不同的颜色。有关如何执行此操作的任何想法?我从未创建自己的颜色条,但我知道这是您可以做的事情。
答案 0 :(得分:1)
如果按照arr = np.array([arr1, arr2, arr3, arr4])
的形式将所有数组放在一起,则可以将最大值计算为maxs = arr.max(axis=0)
,并创建过滤器以绘制点的每个部分。然后可以使用不同的颜色图绘制每个阵列。
每个颜色图都可以在单独的颜色栏中显示,可以通过子图进行定位。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
M, N = 50, 30
arr = [np.random.randn(M, N).cumsum(axis=1).cumsum(axis=0).ravel() for _ in range(4)]
arr = np.array([arr_i - arr_i.mean() for arr_i in arr])
maxs = arr.max(axis=0)
x = np.tile(np.arange(M), N)
y = np.repeat(np.arange(N), M)
cmaps = ['Reds', 'Greens', 'Blues', 'Greys']
fig, axes = plt.subplots(ncols=5, figsize=(12, 4), gridspec_kw={'width_ratios': [30, 1, 1, 1, 1], 'wspace': 0.4})
for arr_i, cmap, cbar_ax in zip(arr, cmaps, axes[1:]):
filter = arr_i == maxs
scat = axes[0].scatter(x[filter], y[filter], c=arr_i[filter], cmap=cmap)
plt.colorbar(scat, cax=cbar_ax)
plt.show()