Matplotlib自定義漸變漸變忽略顏色

Question

我一直在研究一些數據繪圖功能的Python和一個這樣的工具，我需要我的研究是一組差異圖表來比較兩組數據之間的變化。

我現在想要繪製我的數據，並且正在研究創建自定義顏色貼圖來處理髮散數據，但是，我所有的繪圖遠遠地忽略了我的漸變中的特定步驟，或者顏色正在重複我的低值。

下面是已生成的示例圖：

而對於我的兩個自定義顏色映射代碼，以及繪圖：

diffmap_17 = ["#FF0000", "#F81318", "#F12731", "#EB3B4A", "#EB5C66", "#EB7D82", "#EB9E9E", "#F1BEBE", "#F8DEDE", "#FFFFFF", "#DDDCFD", "#BCB9FB", "#9B96FA", "#6A6CFA", "#3A43FA", "#1D21FC", "#0000FF"] 
diffmap_17_colormap = matplotlib.colors.ListedColormap(diffmap_17) 

contour_levels = [-20, -10, -5, -2, -1, -0.75, -0.5, -0.25, -0.1, 0.0, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 5, 10, 20] 
cs = m.contourf(x,y,data,contour_levels,cmap=diffmap_17_colormap) #plot total 

我的目標是有彩色地圖零點爲白色，然後向外發散（紅色爲負值，藍色爲正值）。目前，我正在使用標準色彩映射，但使用自定義色彩映射將是首選。

任何幫助將不勝感激。謝謝！

Answer 1

問題是，通過將最小值和最大值之間的範圍除以相等部分，從顏色地圖中選擇顏色。由於大多數關卡彼此非常接近，因此它們落入相同的範圍，因此具有相同的顏色。

最簡單的解決方案不是使用顏色映射，而是每個級別都從顏色列表中獲取顏色的圖。在這種情況下，您可以將顏色列表直接提供給contourf圖。

plt.contourf(x,y,data,contour_levels,colors=diffmap_17) 

注意，因爲你有19個級別的列表，然後將需要18種顏色（因此我加一個）。

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

x, y= np.meshgrid(np.linspace(-3,3), np.linspace(-3,3)) 
r = np.sqrt(x**2+y**2) 
data = np.tan((r*0.7-1.5))*1.3 

diffmap_17 = ["#FF0000", "#F81318", "#F12731", "#EB3B4A", "#EB5C66", "#EB7D82", 
       "#EB9E9E", "#F1BEBE", "#F8DEDE", "#FFFFFF", "#DDDCFD", "#BCB9FB", 
       "#9B96FA", "#6A6CFA", "#3A43FA", "#1D21FC", "#0000FF", "#0000ce"] 

contour_levels = [-20, -10, -5, -2, -1, -0.75, -0.5, -0.25, -0.1, 0.0, 
        0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 5, 10, 20] 
cs = plt.contourf(x,y,data,contour_levels,colors=diffmap_17) 

plt.colorbar(cs) 

plt.show() 

如果你想使用一個顏色表，而不是，你需要一起提供一個標準化的實例與色彩表。 A matplotlib.colors.BoundaryNorm會根據提供給它的邊界列表選擇顏色，這將是等高線圖的等級列表。

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

x, y= np.meshgrid(np.linspace(-3,3), np.linspace(-3,3)) 
r = np.sqrt(x**2+y**2) 
data = np.tan((r*0.7-1.5))*1.3 

diffmap_17 = ["#FF0000", "#F81318", "#F12731", "#EB3B4A", "#EB5C66", "#EB7D82", 
       "#EB9E9E", "#F1BEBE", "#F8DEDE", "#FFFFFF", "#DDDCFD", "#BCB9FB", 
       "#9B96FA", "#6A6CFA", "#3A43FA", "#1D21FC", "#0000FF", "#0000ce"] 
diffmap_17_colormap = matplotlib.colors.ListedColormap(diffmap_17) 

contour_levels = [-20, -10, -5, -2, -1, -0.75, -0.5, -0.25, -0.1, 0.0, 
        0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 5, 10, 20] 
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(contour_levels, diffmap_17_colormap.N) 
cs = plt.contourf(x,y,data,contour_levels,cmap=diffmap_17_colormap, norm=norm) 

plt.colorbar(cs) 

plt.show() 

輸出圖與上面相同。