将颜色条和线条添加到多个imshow()图中

时间:2012-03-25 02:00:45

标签: python numpy matplotlib scipy

我有这个源代码:

idx=0
b=plt.psd(dOD[:,idx],Fs=self.fs,NFFT=512)
B=np.zeros((2*len(self.Chan),len(b[0])))
B[idx,:]=20*log10(b[0])

c=plt.psd(dOD_filt[:,idx],Fs=self.fs,NFFT=512)
C=np.zeros((2*len(self.Chan),len(b[0])))
C[idx,:]=20*log10(c[0])

for idx in range(2*len(self.Chan)):
    b=plt.psd(dOD[:,idx],Fs=self.fs,NFFT=512)
    B[idx,:]=20*log10(b[0])

    c=plt.psd(dOD_filt[:,idx],Fs=self.fs,NFFT=512)
    C[idx,:]=20*log10(c[0])

## Calculate the color scaling for the imshow()    
aux1 = max(max(B[i,:]) for i in range(size(B,0)))
aux2 = min(min(B[i,:]) for i in range(size(B,0)))
bux1 = max(max(C[i,:]) for i in range(size(C,0)))
bux2 = min(min(C[i,:]) for i in range(size(C,0)))
scale1 = 0.75*max(aux1,bux1)
scale2 = 0.75*min(aux2,bux2)


fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1,figsize=(7,7))#,sharey='True')
fig.subplots_adjust(wspace=0.24, hspace=0.35)

ii=find(c[1]>frange)[0]

## Making the plots
cax=axes[0].imshow(B, origin = 'lower',vmin=scale2,vmax=scale1)
axes[0].set_ylim((0,2*len(self.Chan)))
axes[0].set_xlabel(' Frequency (Hz) ')
axes[0].set_ylabel(' Channel Number ') 
axes[0].set_title('Pre-Filtered')
cax2=axes[1].imshow(C, origin = 'lower',vmin=scale2,vmax=scale1)
axes[1].set_ylim(0,2*len(self.Chan))
axes[1].set_xlabel(' Frequency (Hz) ')
axes[1].set_ylabel(' Channel Number ')
axes[1].set_title('Post-Filtered')

axes[0].annotate('690nm', xy=((ii+1)/2, len(self.Chan)/2-1), 
        xycoords='data', va='center', ha='right')
axes[0].annotate('830nm', xy=((ii+1)/2, len(self.Chan)*3/2-1 ), 
        xycoords='data', va='center', ha='right')
axes[1].annotate('690nm', xy=((ii+1)/2, len(self.Chan)/2-1), 
        xycoords='data', va='center', ha='right')
axes[1].annotate('830nm', xy=((ii+1)/2, len(self.Chan)*3/2-1 ), 
        xycoords='data', va='center', ha='right')


axes[0].axis('tight')
axes[1].axis('tight')

## Set up the xlim to aprox frange Hz
axes[0].set_xlim(left=0,right=ii)
axes[1].set_xlim(left=0,right=ii)

## Make the xlabels become the actual frequency number
tickslabel=np.zeros((ii))
ticks = r_[0:ii:5]
tickslabel = linspace(0.,2.,size(ticks))
axes[0].set_xticks(ticks)
axes[0].set_xticklabels(tickslabel)
axes[1].set_xticks(ticks)
axes[1].set_xticklabels(tickslabel)


## Draw a line to separate the two different wave lengths, and name each region
l1 = Line2D([0,ii],[28,10],ls=':',color='black')                                    
axes[0].add_line(l1)
axes[1].add_line(l1)

此代码生成此图: The ploted Figure

使xticks看起来正确的固定代码已经在代码中,并且还显示了新的图。

如何为这两个子图添加单个颜色条(并给它一个标题)? (它们的规模相同) 此颜色条应占据图的整个左侧。

在代码里面有一个地方我试图在两个图中画一条线(在同一个地方),但没有一个显示出来。那是为什么?

如果您需要有关我的代码的更多信息(例如输入数据的大小,请询问)。

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您的ticks变量似乎全为零:

ticks=np.zeros((ii))

但是它应该枚举X位置(在轴坐标中),你喜欢刻度线。当您调用set_xticklabels时,列表会显示每个标记的文本。

这是一个简单的例子,展示了xlim,set_xticks和set_xticklabels如何互动:

from pylab import *
x = arange(128*128).reshape((128,128))
matshow(x)
xlim(right=64)
# xticks: where the xticks should go (indexes into x's columns)
xticks = r_[0:64:25]
gca().set_xticks(xticks)
# labels: text to show for each element of xticks
#    here, we apply a multiplier just to show how the
#    labels can differ from the xticks.
labels = ['%.1f' % (x,) for x in xticks * pi / 2]
gca().set_xticklabels(labels)
show()

答案 1 :(得分:1)

如前所述,您需要将xticks不为零。你可以使用像

这样的东西
xticks = linspace(0.,2.,5)

这将给你0.0和2.0之间的5分。要获得彩条,请使用

fig.colorbar()

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/colorbar_tick_labelling_demo.html展示 由于数据具有相同的比例,因此为任一组数据添加颜色条应该可以解决问题,但您可能需要调整其位置。