web-dev-qa-db-ja.com

matplotlibカラーバーの目盛りの修正

コロプレスマップの横にカラーバーを配置しました。プロットされているデータは連続的な値ではなく離散的であるため、線形カウントを使用します（ scipyクックブックのレシピ を使用）。これは、最大カウント値+ 1で順に初期化しました0の色を表示します。ただし、次の2つの問題があります。

enter image description here

  1. 目盛りラベルの間隔は正しくありません（5を除いて多かれ少なかれ）。ラベルは、識別する色の中央に配置する必要があります。つまり、0-4を上に移動し、6-10を下に移動する必要があります。

  2. カラーバーをdrawedges=Trueで初期化して、dividersプロパティをスタイルできるようにすると、次のようになります。

enter image description here

私は私のように私のカラーマップとカラーバーを作成しています：

cbmin, cbmax = min(counts), max(counts)
# this normalises the counts to a 0,1 interval
counts /= np.max(np.abs(counts), axis=0)
# density is a discrete number, so we have to use a discrete color ramp/bar
cm = cmap_discretize(plt.get_cmap('YlGnBu'), int(cbmax) + 1)
mappable = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cm)
mappable.set_array(counts)
# set min and max values for the colour bar ticks
mappable.set_clim(cbmin, cbmax)
pc = PatchCollection(patches, match_original=True)
# impose our colour map onto the patch collection
pc.set_facecolor(cm(counts))
ax.add_collection(pc,)
cb = plt.colorbar(mappable, drawedges=True)

したがって、カウントを0,1間隔に変換することが問題の1つであるかどうか疑問に思っています。

更新：

Hookedが提案したことを試してみると、0の値は正しいですが、後続の値は、9が10になるはずのところまで、徐々に高く設定されます。

enter image description here

これが私が使ったコードです：

cb = plt.colorbar(mappable)
labels = np.arange(0, int(cbmax) + 1, 1)
loc = labels + .5
cb.set_ticks(loc)
cb.set_ticklabels(labels)

そして確認のために、labelsは間違いなく正しい値を持っています：

In [3]: np.arange(0, int(cbmax) + 1, 1)
Out[3]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
pythonmatplotlibcolor-mapping
20
urschrei

1つずれるエラーが発生しています。あなたは11色に広がる10の目盛りラベルを持っています。 np.linspaceの代わりにnp.arangeを使用すると、エラーを修正できる場合があります。 np.linspaceを使用すると、3番目の引数は必要な値の数です。これにより、off-by-oneエラーを回避するために必要な精神体操の量が減少します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.colors as mcolors

def colorbar_index(ncolors, cmap):
    cmap = cmap_discretize(cmap, ncolors)
    mappable = cm.ScalarMappable(cmap=cmap)
    mappable.set_array([])
    mappable.set_clim(-0.5, ncolors+0.5)
    colorbar = plt.colorbar(mappable)
    colorbar.set_ticks(np.linspace(0, ncolors, ncolors))
    colorbar.set_ticklabels(range(ncolors))

def cmap_discretize(cmap, N):
    """Return a discrete colormap from the continuous colormap cmap.

        cmap: colormap instance, eg. cm.jet. 
        N: number of colors.

    Example
        x = resize(arange(100), (5,100))
        djet = cmap_discretize(cm.jet, 5)
        imshow(x, cmap=djet)
    """

    if type(cmap) == str:
        cmap = plt.get_cmap(cmap)
    colors_i = np.concatenate((np.linspace(0, 1., N), (0.,0.,0.,0.)))
    colors_rgba = cmap(colors_i)
    indices = np.linspace(0, 1., N+1)
    cdict = {}
    for ki,key in enumerate(('red','green','blue')):
        cdict[key] = [ (indices[i], colors_rgba[i-1,ki], colors_rgba[i,ki])
                       for i in xrange(N+1) ]
    # Return colormap object.
    return mcolors.LinearSegmentedColormap(cmap.name + "_%d"%N, cdict, 1024)

fig, ax = plt.subplots()
A = np.random.random((10,10))*10
cmap = plt.get_cmap('YlGnBu')
ax.imshow(A, interpolation='nearest', cmap=cmap)
colorbar_index(ncolors=11, cmap=cmap)    
plt.show()

enter image description here

18
unutbu

配置とラベルを手動で制御できます。リンクしたページのcmap_discretizeから生成された線形cmap から始めます ：

import numpy as np
import pylab as plt

# The number of divisions of the cmap we have
k = 10

# Random test data
A = np.random.random((10,10))*k
c = cmap_discretize('jet', k)

# First show without
plt.subplot(121)
plt.imshow(A,interpolation='nearest',cmap=c)
plt.colorbar()

# Now label properly
plt.subplot(122)
plt.imshow(A,interpolation='nearest',cmap=c)

cb = plt.colorbar()
labels = np.arange(0,k,1)
loc    = labels + .5
cb.set_ticks(loc)
cb.set_ticklabels(labels)

plt.show()

enter image description here

11
Hooked