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matplotlibの散布図の色を修正する

複数の散布図の色の範囲を修正し、各プロットにカラーバーを追加します（各図で同じになります）。基本的に、プロットが目で直接比較できるように、軸や色空間などのすべての側面を修正しています。

私の人生では、色の範囲を修正するさまざまな方法をすべて理解することはできません。私はvmin、vmaxを試しましたが、何もしないようです。clim（x、y）も試しましたが、どちらも機能しないようです。

これはあちこちに出てくる必要があります、プロット間でデータのさまざまなサブセットを比較したいのは私だけではありません...では、どのように色を修正して、各データがプロット間で色を維持し、そうしないようにしますかサブセットの最大/最小の変更により、別の色に再マップされます-v-セット全体？

pythoncolorsmatplotlibscatter-plot
26
AllenH

これを行うには、vminとvmaxを設定する必要があります。

次に例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt

xyc = range(20)

plt.subplot(121)
plt.scatter(xyc[:13], xyc[:13], c=xyc[:13], s=35, vmin=0, vmax=20)
plt.colorbar()
plt.xlim(0, 20)
plt.ylim(0, 20)

plt.subplot(122)
plt.scatter(xyc[8:20], xyc[8:20], c=xyc[8:20], s=35, vmin=0, vmax=20)   
plt.colorbar()
plt.xlim(0, 20)
plt.ylim(0, 20)

plt.show()

そして、これが生成するプロット：

alt text

44
tom10

わかりました、これは本当の答えではありませんが、フォローアップです。上記のトムのコードを変更する私のコーディングの結果。 [上記のコードは機能し、質問に対する回答であるため、回答のチェックマークを削除したいかどうかわからない！]

私のデータではうまくいかないようです!!以下は、私のデータで使用して、何らかの奇妙な理由で機能しなかったプロットを生成するために使用できる変更されたコードです。入力はh5py関数（hdf5データファイルのインポート）を介して送信されました。

以下では、rf85は、RFシステムに適用される電力が約85ワット進んだ実験の大規模なバッチ用の配列のサブセットです。基本的には、データをスライスしてダイシングしていますこれは、現在の入力である完全なデータセットと比較して85ワットです（データはまだありますが、これは今のところです）。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

CurrentsArray = [array([ 0.83333333,  0.8       ,  0.57142857,  0.83333333,  1.03333333,
        0.25      ,  0.81666667,  0.35714286,  0.26      ,  0.57142857,
        0.83333333,  0.47368421,  0.80645161,  0.47368421,  0.52631579,
        0.36666667,  0.47368421,  0.57142857,  0.47368421,  0.47368421,
        0.47368421,  0.47368421,  0.47368421,  0.61764706,  0.81081081,
        0.41666667,  0.47368421,  0.47368421,  0.45      ,  0.73333333,
        0.8       ,  0.8       ,  0.8       ,  0.47368421,  0.45      ,
        0.47368421,  0.83333333,  0.47368421,  0.22222222,  0.32894737,
        0.57142857,  0.83333333,  0.83333333,  1.        ,  1.        ,
        0.46666667])]

growthTarray = [array([ 705.,  620.,  705.,  725.,  712.,  705.,  680.,  680.,  620.,
        660.,  660.,  740.,  721.,  730.,  720.,  720.,  730.,  705.,
        690.,  705.,  680.,  715.,  705.,  670.,  705.,  705.,  650.,
        725.,  725.,  650.,  650.,  650.,  714.,  740.,  710.,  717.,
        737.,  740.,  660.,  705.,  725.,  650.,  710.,  703.,  700.,  650.])]

CuSearray = [array([ 0.46395015,  0.30287259,  0.43496888,  0.46931773,  0.47685844,
        0.44894925,  0.50727844,  0.45076198,  0.44977095,  0.41455029,
        0.38089693,  0.98174953,  0.48600461,  0.65466528,  0.40563053,
        0.22990327,  0.54372179,  0.43143358,  0.92515847,  0.73701742,
        0.64152173,  0.52708783,  0.51794063,  0.49      ,  0.48878252,
        0.45119732,  0.2190089 ,  0.43470776,  0.43509758,  0.52697697,
        0.21576805,  0.32913721,  0.48828072,  0.62201997,  0.71442359,
        0.55454867,  0.50981136,  0.48212956,  0.46      ,  0.45732419,
        0.43402525,  0.40290777,  0.38594786,  0.36777306,  0.36517926,
        0.29880924])]

PFarray = [array([ 384.,  285.,  280.,  274.,  185.,  185.,  184.,  184.,  184.,
        184.,  184.,  181.,  110.,  100.,  100.,  100.,   85.,   85.,
         84.,   84.,   84.,   84.,   84.,   84.,   84.,   84.,   84.,
         84.,   84.,   84.,   84.,   84.,   27.,   20.,    5.,    5.,
          1.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.])]

rf85growthTarray = [array([ 730.,  705.,  690.,  705.,  680.,  715.,  705.,  670.,  705.,
        705.,  650.,  725.,  725.,  650.,  650.,  650.])]

rf85CuSearray = [array([ 0.54372179,  0.43143358,  0.92515847,  0.73701742,  0.64152173,
        0.52708783,  0.51794063,  0.49      ,  0.48878252,  0.45119732,
        0.2190089 ,  0.43470776,  0.43509758,  0.52697697,  0.21576805,
        0.32913721])]

rf85PFarray = [array([ 85.,  85.,  84.,  84.,  84.,  84.,  84.,  84.,  84.,  84.,  84.,
        84.,  84.,  84.,  84.,  84.])]

rf85CurrentsArray = [array([ 0.54372179,  0.43143358,  0.92515847,  0.73701742,  0.64152173,
        0.52708783,  0.51794063,  0.49      ,  0.48878252,  0.45119732,
        0.2190089 ,  0.43470776,  0.43509758,  0.52697697,  0.21576805,
        0.32913721])]

Datavmax = max(max(CurrentsArray))
Datavmin = min(min(CurrentsArray))

plt.subplot(121)
plt.scatter(growthTarray, CuSearray, PFarray, CurrentsArray, vmin=Datavmin, vmax=Datavmax, alpha=0.75)
plt.colorbar()
plt.xlim(600,760)
plt.ylim(0,2.5)

plt.subplot(122)
plt.scatter(rf85growthTarray, rf85CuSearray, rf85PFarray, rf85CurrentsArray, vmin=Datavmin, vmax=Datavmax, alpha=0.75)
plt.colorbar()
plt.xlim(600,760)
plt.ylim(0,2.5)

plt.show()

そして最後に、出力：

colorfailed!

これは私の仕事に最適な出力ではありませんが、完璧にするために努力を費やしなかったことに注意してください。ただし、重要なこと：プロット間で同じと認識されるデータポイントには、vmin vmaxに基づく場合と同じ色が含まれていません上記を使用します（トムのコードが示唆するように）。

これは非常識です。 :(誰かが私にこれを明らかにしてくれることを願っています！私のコードがそれほど素晴らしいものではないことを確信していますので、私のコードに関してはとにかく気にしないでください!!

前進の道を提案できる人には、火のように熱いチートスを1袋追加します。 -アレン

UPDATE- Tom10が問題をキャッチしました-サブの1つに誤ったデータを誤って使用しました-配列により、値が予想とは異なる色レベルを与える原因になります（つまり、私のデータが間違っていました！）このためのトムへの大きな小道具-私は彼に別の賛成票を与えたいと思いますが、この質問をする私の方法のために、私はできません（ごめんトム！）

下記のデータ位置にテキストをプロットする彼の素晴らしい例もご覧ください。

これは、トムのメソッドが実際に機能し、プロットが自分のコードの問題であったことを示す更新された画像です： alt text

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AllenH