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matplotlibの生データを表すカラーバーで対数正規化されたimshowプロットを描画する方法

Matplotlibを使用して対数正規化イメージをプロットしていますが、元の生のイメージデータを[0-1]間隔ではなくカラーバーに表示したいと考えています。何らかの正規化オブジェクトを使用し、事前にデータを変換しないことで、これを行うより多くのmatplotlibの方法があるように感じます...いずれにしても、生の画像に負の値が含まれる可能性があります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def log_transform(im):
    '''returns log(image) scaled to the interval [0,1]'''
    try:
        (min, max) = (im[im > 0].min(), im.max())
        if (max > min) and (max > 0):
            return (np.log(im.clip(min, max)) - np.log(min)) / (np.log(max) - np.log(min))
    except:
        pass
    return im

a = np.ones((100,100))
for i in range(100): a[i] = i
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
res = ax.imshow(log_transform(a))
# the colorbar drawn shows [0-1], but I want to see [0-99]
cb = f.colorbar(res)

私はcb.set_arrayを使用しようとしましたが、それは何もしなかったようで、cb.set_climも色を完全に再スケーリングしました。

pythonmatplotlibnormalize
27
Adam Fraser

はいあります！ LogNormを使用します。これは、ログスケールで混同行列を表示するために私が作成したユーティリティからのコードの抜粋です。

from pylab import figure, cm
from matplotlib.colors import LogNorm
# C = some matrix
f = figure(figsize=(6.2,5.6))
ax = f.add_axes([0.17, 0.02, 0.72, 0.79])
axcolor = f.add_axes([0.90, 0.02, 0.03, 0.79])
im = ax.matshow(C, cmap=cm.gray_r, norm=LogNorm(vmin=0.01, vmax=1))
t = [0.01, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
f.colorbar(im, cax=axcolor, ticks=t, format='$%.2f$')
f.show()
39
Steve Tjoa

（詳細を強調するために）画像を対数正規化したいが（物理値を保持するために）データを正規化しない場合は、カラーマップ自体に変換を適用する必要があります。クックブックで指定されている関数cmap_map（）でそれを行うことができます： https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/Matplotlib_ColormapTransformations.html

7
Gilles