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python

python自定义函数画图_python matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色条...

發布時間:2025/3/12 python 50 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python自定义函数画图_python matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色条... 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

自定義colorbar(draw colorbar without any mapple/plot)

參考:Customized Colorbars Tutorial

api example code: colorbar_only.py

自定義colorbar可以畫出任何自己想要的colorbar,自由自在、不受約束,不依賴于任何已有的圖(plot/mappable)。這里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase類,而colorbar類必須依賴于已有的圖。

關于該類的參數如下 (該類參數描述沒找到,部分參數的取值可參考colorbar中的描述):

class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=‘vertical’, ticklocation=‘auto’, extend=‘neither’, spacing=‘uniform’, ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label=’’)[source]

參數簡單描述

ax :可用于設置colorbar的位置、長、寬

norm :用于規范化–設置顏色條最大最小值

cmap:顏色(可參考本篇博文的最后部分——推薦色帶與自定義色帶)

boundaries:要想使用extend,在norm之外,必須要有兩個額外的boundaries

orientation:colorbar方向,躺平or垂直

extend:延伸方向(在norm之外colorbar可延伸)

ticks:自定義各段的tick(記號)

下面是一個例子,可以自己試試調整各項參數:

import numpy as np

import pylab as plt

import matplotlib as mpl

if __name__ == '__main__':

fig = plt.figure(figsize=(3, 8))

cmap = mpl.cm.Spectral_r

ax3 = fig.add_axes([0.3, 0.2, 0.2, 0.5]) # 四個參數分別是左、下、寬、長

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=1.3, vmax=2.5)

bounds = [ round(elem, 2) for elem in np.linspace(1.3, 2.5, 14)] #

cb3 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax3, cmap=cmap,

norm=norm,

# to use 'extend', you must

# specify two extra boundaries:

boundaries= [1.2] + bounds + [2.6],

extend='both',

ticks=bounds, # optional

spacing='proportional',

orientation='vertical')

plt.show()1

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contourf函數

contour和contourf分別繪制輪廓線和填充輪廓線。兩個版本的函數簽名和返回值是相同的。關于兩者畫圖的一些實例可以參閱python matplotlib contour畫等高線圖,以及matplotlib中文文檔

contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) # [ ]表示該參數是可選的——可以給定也可以不給定1

contourf中的基本參數:

X, Y : array-like, optional

contourf參數中X和Y都必須是二維的,形狀與Z相同(例如,通過numpy.meshgrid創建);或者都必須是一維的,這樣len(X) == M是Z中的列數,len(Y) == N是Z中的行數。

如果沒有給定,則假設它們是整數索引,即X = range(M), Y = range(N)。

Z : array-like(N, M)

繪制輪廓線的高度值。

levels : int or array-like, optional

確定等高線/區域的數量和位置。

如果是int n,則使用n個數據間隔;即畫n+1條等高線。水平高度是自動選擇的。

如果類似數組,則在指定的級別上繪制等高線。這些值必須是遞增的。

為所有子圖添加一個色帶

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

for ax in axes.flat:

im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)

fig.subplots_adjust(right=0.8)

cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])

fig.colorbar(im, cax=cbar_ax)

plt.show()1

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推薦色帶與自定義色帶

在畫圖的時候,可以用推薦色帶。在Contourf 與記錄顏色刻度中,發現contourf中有cmap參數,cmap即是色帶。cmap的值可以參考Colormap reference。

下面這段代碼來自Contourf 與記錄顏色刻度

cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r) # PuBu_r是PuBu色帶的倒轉

cbar = fig.colorbar(cs)1

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其中cmap就是使用matplotlib提供的色帶,如果要自己制定色帶可以用參數colors如下:

# Colors是一些自選顏色列表

Colors=('#DDDDFF','#7D7DFF','#0000C6','#000079','#CEFFCE','#28FF28','#007500','#FFFF93','#8C8C00','#FFB5B5','#FF0000','#CE0000','#750000')

cs=m.contourf(xi, yi, z, colors=Colors, levels=levels, extend='both') # 這里m是一個basemap實例1

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在cmap中提供了一些默認色帶:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python自定义函数画图_python matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色条...的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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