如何从matplotlib中的简单数组生成颜色图数组？
如何从matplotlib中的简单数组生成颜色图数组？
提问于 2015-01-26 02:47:25
在matplotlib的某些函数中，我们必须传递一个color参数，而不是cmap参数，比如bar3d。
因此，我们必须手动生成一个Colormap。如果我有这样一个dz数组：
dz = [1,2,3,4,5]我想要的是：
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=cm.jet(dz), zsort='average')但是，它不起作用，似乎Colormap实例只能转换规范化数组。
>>> dz = [1,2,3,4,5]
>>> cm.jet(dz)
array([[ 0. , 0. , 0.51782531, 1. ],
[ 0. , 0. , 0.53565062, 1. ],
[ 0. , 0. , 0.55347594, 1. ],
[ 0. , 0. , 0.57130125, 1. ],
[ 0. , 0. , 0.58912656, 1. ]])当然，这不是我想要的。
我必须做这样的事：
>>> cm.jet(plt.Normalize(min(dz),max(dz))(dz))
array([[ 0. , 0. , 0.5 , 1. ],
[ 0. , 0.50392157, 1. , 1. ],
[ 0.49019608, 1. , 0.47754586, 1. ],
[ 1. , 0.58169935, 0. , 1. ],
[ 0.5 , 0. , 0. , 1. ]])代码多难看啊！
在matplotlib文档中，有人说：
通常，Colormap实例用于将数据值(浮点数)从间隔0，1转换为相应的color the所代表的RGBA颜色。要将数据缩放到0，1间隔，请参见matplotlib.colors.Normalize。值得注意的是，matplotlib.cm.ScalarMappable子类大量使用此数据->Normaliz->映射到彩色处理链。
所以为什么我不能只用cm.jet(dz)
这是我正在使用的进口品
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-01-26 09:45:12
您的问题的答案是在您复制到问题中的文档片段中给出的：
...from间隔0，1到RGBA颜色.
但是如果你发现你的代码很难看，你可以试着让它变得更好：
- 您不必手动指定规范化的限制(如果您打算使用min/max):norm = plt.Normalize() colors = plt.cm.jet(norm(dz))
- 如果你觉得这很难看(但我不明白为什么)，你可以继续手工操作)：
Plt.cm.jet=np.linspace(0，1，len(Dz))
然而，这是一个解决方案，仅限于等距颜色(这就是您希望在示例中给出的
dz所需的颜色。 - 然后您还可以复制
Normalize的功能(因为您似乎不喜欢它)： lower = dz.min() dz= dz.max() colors =plt.cm.jet((dz-小写)/(上-下)) - 使用助手函数： def get_colors(inp，色度图，vmin=None，vmax=None)：范数= plt.Normalize(vmin，vmax)返回颜色图(范数) 现在您可以这样使用它： colors = get_colors(dz，plt.cm.jet)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/28144142
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