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python - Matplotlib 离散颜色条

coder 2023-05-20 原文

我正在尝试为 matplotlib 中的散点图制作一个离散的颜色条

我有我的 x、y 数据和每个点的整数标签值，我想用独特的颜色表示，例如

plt.scatter(x, y, c=tag)

标签通常是一个介于 0-20 之间的整数，但确切的范围可能会发生变化

到目前为止，我只是使用了默认设置，例如

plt.colorbar()

提供连续的颜色范围。理想情况下，我想要一组 n 离散颜色(在本例中 n = 20)。更好的办法是让标签值 0 产生灰色，而 1-20 产生彩色。

我找到了一些“食谱”脚本，但它们非常复杂，我认为它们不是解决看似简单问题的正确方法

最佳答案

您可以通过使用 BoundaryNorm 作为散点图的规范化器来轻松创建自定义离散颜色条。古怪的一点(在我的方法中)使 0 显示为灰色。

对于图像，我经常使用 cmap.set_bad() 并将我的数据转换为 numpy 掩码数组。将 0 设为灰色会更容易，但我无法让它与散点图或自定义 cmap 一起使用。

作为替代方案，您可以从头开始制作自己的 cmap，或者读出现有的 cmap 并仅覆盖一些特定条目。

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6))  # setup the plot

x = np.random.rand(20)  # define the data
y = np.random.rand(20)  # define the data
tag = np.random.randint(0, 20, 20)
tag[10:12] = 0  # make sure there are some 0 values to show up as grey

cmap = plt.cm.jet  # define the colormap
# extract all colors from the .jet map
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
# force the first color entry to be grey
cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)

# create the new map
cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
    'Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

# define the bins and normalize
bounds = np.linspace(0, 20, 21)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# make the scatter
scat = ax.scatter(x, y, c=tag, s=np.random.randint(100, 500, 20),
                  cmap=cmap, norm=norm)

# create a second axes for the colorbar
ax2 = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8])
cb = plt.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap=cmap, norm=norm,
    spacing='proportional', ticks=bounds, boundaries=bounds, format='%1i')

ax.set_title('Well defined discrete colors')
ax2.set_ylabel('Very custom cbar [-]', size=12)

我个人认为有 20 种不同的颜色有点难以阅读具体值，但这当然取决于你。

关于python - Matplotlib 离散颜色条，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14777066/

Matplotlibpythoncmapsectionthe

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