在matplotlib颜色条上设置限制，而不更改实际图 [英] Set limits on a matplotlib colorbar without changing the actual plot

问题描述

我想创建一个伪色图（例如 contour 或 contourf ）和一个色条。出于实际原因，我希望颜色条的范围与基础可映射对象不同。

在下面的示例中，数据Z的范围为0到10000，即映射到颜色图。颜色条的范围是相同的。

  import numpy 
从matplotlib导入pyplot 
 
 X = numpy.arange（100）
 Y = numpy.arange（100）
 Z = numpy.arange（100 ** 2）.reshape（（100,100））
 
f = pyplot.figure（）
 ax = f.gca（）
 cf = ax.contourf（X，Y，Z，100）
 cbar = f.colorbar（cf，ticks = [3000,4000,5000,6000]）
 
 pyplot.show（）
  

现在，我想在颜色栏上放大，即生成仅在3000至6000范围内的颜色栏。这个新的颜色条仍将用作图例，并为每个刻度线提供适当的颜色（3000 =蓝色，6000 =黄色）。 cbar.set_clim（）和 cf.set_clim（）都无法做到这一点。

解决方案

通常，禁止显示颜色栏是一个坏主意，但这是一种超级技巧。

 从matplotlib导入numpy 
导入pyplot 
 
 X = numpy.arange（100] 
 Y = numpy.arange（100）
 Z = numpy.arange（100 ** 2）.reshape（（100,100））
 
f = pyplot.figure（）
 ax = f.gca（）
 cf = ax.contourf（X，Y，Z，100）
 cbar = f.colorbar（cf，ticks = [3000,4000,5000,6000] ）
 cbar.ax.set_ylim（[cbar.norm（3000），cbar.norm（6000）]）
 cbar.outline.set_ydata（[cbar.norm（3000）] * 2 + [cbar .norm（6000）] * 4 + [cbar.norm（3000）] * 3）
 cbar.ax.set_aspect（60）＃<-调整此值以获得您想要的
 pyplot .show（）
  

我称其为hacky是因为它触及了颜色条的大部分内部结构。 cbar.outline 是 Line2D 对象，它是颜色栏周围的黑框，即 set_ydata 在拐角处设置ydata以匹配您要查看的子区域。

您可能想研究一下colormap的 clip 功能。 / p>

I would like create a pseudocolor plot (e.g. contour or contourf) and a colorbar. For practical reason, I want the range of the colorbar different from the underlying mappable.

In the example below, the data Z has a range from 0 to 10000, which is mapped to a colormap. The range of the colorbar is the same.

import numpy
from matplotlib import pyplot

X = numpy.arange(100)
Y = numpy.arange(100)
Z = numpy.arange(100**2).reshape((100,100))

f = pyplot.figure()
ax = f.gca()
cf = ax.contourf(X,Y,Z,100)
cbar = f.colorbar(cf, ticks=[3000,4000,5000,6000])

pyplot.show()

Now, I would like to "zoom in" on the colorbar, i.e. generate a colorbar with a range from 3000 to 6000 only. This new colorbar shall still serve as a legend and give proper colors for each tick (3000 = blue, 6000 = yellow). Neither cbar.set_clim() nor cf.set_clim() accomplish this.

解决方案

In general suppressing sections of your color bar is a Bad Idea, but here is a super hacky way to do it.

import numpy
from matplotlib import pyplot

X = numpy.arange(100)
Y = numpy.arange(100)
Z = numpy.arange(100**2).reshape((100,100))

f = pyplot.figure()
ax = f.gca()
cf = ax.contourf(X,Y,Z,100)
cbar = f.colorbar(cf, ticks=[3000,4000,5000,6000])
cbar.ax.set_ylim([cbar.norm(3000), cbar.norm(6000)])
cbar.outline.set_ydata([cbar.norm(3000)] * 2 + [cbar.norm(6000)] * 4 + [cbar.norm(3000)] * 3)
cbar.ax.set_aspect(60)  # <- tweak this to get the aspect ratio you want
pyplot.show()

I call this hacky because it touches a whole bunch of the internals of the colorbar. cbar.outline is a Line2D object that is the black box around the colorbar, the set_ydata sets the ydata on the corners to match the sub-region you want to look at. Try it with out that line and see what happens.

You might want to look into colormap's clip feature.

这篇关于在matplotlib颜色条上设置限制，而不更改实际图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！