爲plt.fill製作的陰影創建顏色條

Question

我是Python新手（之前是IDL用戶），所以我希望我以一種可以理解的方式提出這個問題。我一直在試圖創建一個帶有x個bin的極座標圖，其中bin中的數據被平均並賦予與該值相關的顏色。這似乎工作正常，同時使用plt.fill命令，我可以定義bin和填充顏色。問題出現在我嘗試製作一個彩條時去解決。我不斷收到狀態爲AttributeError的錯誤：'圖'對象沒有屬性'autoscale_None'

任何建議將有幫助謝謝。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import matplotlib as mpl 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.cm as cm 
from matplotlib.pyplot import figure, show, rc, grid 
import pylab 

r = np.arange(50)/5. 
rstep = r[1] - r[0] 
theta = np.arange(50)/50.*2.*np.pi 
tstep = theta[1] - theta[0] 
colorv = np.arange(50)/50. 

# force square figure and square axes looks better for polar, IMO 
width, height = mpl.rcParams['figure.figsize'] 
size = min(width, height) 
# make a square figure 
fig = figure(figsize=(size, size)) 
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, .8, .8])#, polar=True) 

my_cmap = cm.jet 
for j in range(len(r)): 
    rbox = np.array([r[j], r[j], r[j]+ rstep, r[j] + rstep]) 
    for i in range(len(theta)): 
     thetabox = np.array([theta[i], theta[i] + tstep, theta[i] + tstep, theta[i]]) 
     x = rbox*np.cos(thetabox) 
     y = rbox*np.sin(thetabox) 
     plt.fill(x,y, facecolor = my_cmap(colorv[j])) 



# Add colorbar, make sure to specify tick locations to match desired ticklabels 
cbar = fig.colorbar(fig, ticks=[np.min(colorv), np.max(colorv)]) 
cb = plt.colorbar() 
plt.show() 

*這裏是我的真實數據稍微好一點的例子，有洞失蹤無處不在，所以在這個例子中，我只是做了一個很大的圓的四分之一。當我嘗試齧合時，代碼似乎嘗試插入這些區域。

r = np.arange(50)/50.*7. + 3. 
rstep = r[1] - r[0] 
theta = np.arange(50)/50.*1.5*np.pi - np.pi 
tstep = theta[1] - theta[0] 
colorv = np.sin(r/10.*np.pi) 

# force square figure and square axes looks better for polar, IMO 
width, height = mpl.rcParams['figure.figsize'] 
size = min(width, height) 
# make a square figure 
fig = figure(figsize=(size, size)) 
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, .8, .8])#, polar=True) 

my_cmap = cm.jet 

for j in range(len(r)): 
    rbox = np.array([r[j], r[j], r[j]+ rstep, r[j] + rstep]) 
    for i in range(len(theta)): 
     thetabox = np.array([theta[i], theta[i] + tstep, theta[i] + tstep, theta[i]]) 
     x = rbox*np.cos(thetabox) 
     y = rbox*np.sin(thetabox) 
     plt.fill(x,y, facecolor = my_cmap(colorv[j])) 


# Add colorbar, make sure to specify tick locations to match desired ticklabels 
#cbar = fig.colorbar(fig, ticks=[np.min(colorv), np.max(colorv)]) 
#cb = plt.colorbar() 
plt.show() 

然後與參與齧合...

從matplotlib.mlab進口的GridData

r = np.arange(50)/5. 
rstep = r[1] - r[0] 
theta = np.arange(50)/50.*1.5*np.pi - np.pi 
tstep = theta[1] - theta[0] 
colorv = np.sin(r/10.*np.pi) 

# force square figure and square axes looks better for polar, IMO 
width, height = mpl.rcParams['figure.figsize'] 
size = min(width, height) 
# make a square figure 
fig = figure(figsize=(size, size)) 
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, .8, .8])#, polar=True) 

my_cmap = cm.jet 

x = r*np.cos(theta) 
y = r*np.sin(theta) 
X,Y = np.meshgrid(x,y) 

data = griddata(x,y,colorv,X,Y) 
cax = plt.contourf(X,Y, data) 
plt.colorbar() 

# Add colorbar, make sure to specify tick locations to match desired ticklabels 
#cbar = fig.colorbar(fig, ticks=[np.min(colorv), np.max(colorv)]) 
#cb = plt.colorbar() 
plt.show() 

Answer 1

所以我找到了解決方法。由於我知道一個我肯定不會有數據的地區，因此我在那裏繪製了一些圖。我確信這些數據涵蓋了我灌注的全部範圍。然後我將其覆蓋（無論如何，這個區域將會被覆蓋，它顯示了「地球」所在的位置）。現在，我可以繼續使用我最初使用的plt.fill，並使用隨機盆栽數據中的顏色條。我知道這可能不是正確的方式，但它可以工作，並且不會嘗試插入我的數據。

非常感謝您幫助完成此排序。如果你知道更好的方法，我很樂意聽到它！

hid = plt.pcolormesh(X,Y, data, antialiased=True) 

#here we cover up the region that we just plotted in 
r3 = [1 for i in range(360)] 
theta3 = np.arange(360)*np.pi/180. 
plt.fill(theta3, r3, 'w') 

#now we can go through and fill in all the regions 
for j in range(len(r)): 
    rbox = np.array([r[j], r[j], r[j]+ rstep, r[j] + rstep]) 
    for i in range(len(theta)): 
     thetabox = np.array([theta[i], theta[i] + tstep, theta[i] + tstep, theta[i]]) 
     x = rbox*np.cos(thetabox) 
     y = rbox*np.sin(thetabox) 
     colorv = np.sin(r[j]/10.*np.pi) 
     plt.fill(thetabox,rbox, facecolor = my_cmap(colorv)) 
#And now we can plot the color bar that fits the data Tada :) 
plt.colorbar() 
plt.show() 

Answer 2

colorbar需要的東西是ScalarMappable一個實例，以便從他們做出一個彩條。

因爲你手動設置每個瓷磚，沒有什麼本質上有一個彩條。

有很多方法可以從你的色彩地圖中僞造它，但在這種情況下，有一個更簡單的解決方案。

pcolormesh完全符合你的要求，而且速度會更快。

舉個例子：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Linspace makes what you're doing _much_ easier (and includes endpoints) 
r = np.linspace(0, 10, 50) 
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 50) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') 

# "Grid" r and theta into 2D arrays (see the docs for meshgrid) 
r, theta = np.meshgrid(r, theta) 
cax = ax.pcolormesh(theta, r, r, edgecolors='black', antialiased=True) 

# We could just call `plt.colorbar`, but I prefer to be more explicit 
# and pass in the artist that I want it to extract colors from. 
fig.colorbar(cax) 

plt.show() 

或者，如果你願意的非極性軸，如您的示例代碼：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

r = np.linspace(0, 10, 50) 
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 50) 

# "Grid" r and theta and convert them to cartesian coords... 
r, theta = np.meshgrid(r, theta) 
x, y = r * np.cos(theta), r * np.sin(theta) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.axis('equal') 

cax = ax.pcolormesh(x, y, r, edgecolors='black', antialiased=True) 

fig.colorbar(cax) 

plt.show() 

注意：如果您希望邊界線稍暗一些，只需指定linewidth=0.5或類似於pcolormesh的東西。

最後，如果您確實想從原始代碼中的色彩地圖直接製作色條，您可以從中創建一個ScalarMappable實例並將其傳遞給colorbar。它比聽起來容易，但它有點冗長。

舉個例子，在你的原代碼，如果你這樣做了以下內容：

cax = cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap) 
cax.set_array(colorv) 
fig.colorbar(cax) 

應該做你想要什麼。