Python matplotlib手册颜色映射

Question

我有一些二维的数据需要使用matplotlib basemap在python中进行绘图。这些数据的值的范围从0到1000以上不等。是否可以创建具有固定分级和颜色的手动颜色映射？它应该看起来像：

对于数值 - 设置颜色

- 0-1 - 白色 - 1-5 - 深绿色 - 5-10 - 浅绿色 - 10-25 - 黄色 - 25-50 - 棕色 - 50-100 - 橙色 - 100-500 - 浅红色 - 500-1000 - 暗红色 - > 1000 - 紫色

我刚开始接触Python，所以欢迎任何建议。

- Alexander Kurganskiy

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我没有提到数据是以grib文件形式存在，并且具有适当的经纬度坐标。因此，我需要在经纬度地图上手动绘制它们的颜色条（就像我上面指定的那样）。 - Alexander Kurganskiy

Answer 1

这 恰恰是你想要的。

不过，你需要输入它的方式有点令人困惑，因此这个可能更有帮助。

要获取大于1000的部分，你需要掩码值超过1000并让其余比例从0-1000。

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
cMap = []
for value, colour in zip([0,1,5,10,25,50,100,500,1000],["White", "DarkGreen", "LightGreen", "Yellow", "Brown", "Orange", "IndianRed", "DarkRed", "Purple"]):
    cMap.append((value/1000.0, colour))

customColourMap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom", cMap)

这是创建自定义色图所需的全部内容。只需将其作为命名参数传递给plot函数（无论您使用哪个函数），即可使用它。

下面是示例：

- will

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@will，如果我有一个连续函数，我该怎么使用它（而不是将其分段采样）？ - undefined

@Royi - 我觉得没有办法在某种程度上不进行取样就完成这个任务 - 你总是需要有节点来将两者连接在一起。 - undefined

@will，我可以创建一个伪连续函数，这样对于[0, 1]中的每个值，它都会生成一个三元组。似乎没有适用于这种情况的包装器。我猜你可以继承colormap类？只是我不知道怎么做... - undefined

@Royi 我会创建一个函数，该函数会在任意分辨率上对你的连续函数进行采样，并为着色函数创建停止点。你希望它连续的原因是什么？ - undefined

@will，你提出的建议是可行的。我想要的是一个可调用的函数，这样就不是在两个点之间进行插值，而是可以直接计算出解决方案。 - undefined

Answer 2

应该可以像这样工作：

from matplotlib import pyplot
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

def create_cmap(data, colours, stops=None):
    min_x = min(data)
    max_x = max(data)
    
    if stops is not None:
        min_x = min(min_x, min(stops))
        max_x = max(max_x, max(stops))
    
    if stops is None:
        d_x = (max_x - min_x)/(len(colours)-1)
        stops = [min_x + i*d_x for i in range(len(colours))]
    
    if min_x < min(stops):
        stops = [min_x] + stops
        colours = [colours[0]] + colours
        
    if max_x > max(stops):
        stops = stops + [max_x]
        colours = colours + [colours[-1]]
    
    stops = [(s-min_x)/(max_x-min_x) for s in stops]
    
    cmap_data = list(zip(stops, colours))
    cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('continuous_map', cmap_data)
    
    def cmap_wrapper(x):
        x = max(min_x, min(x, max_x))
        x_n = (x-min_x)/(max_x-min_x)
        return cmap(x_n)
    
    return cmap_wrapper



colours = ['xkcd:white', 'xkcd:darkgreen', 'xkcd:lightgreen', 'xkcd:yellow', 'xkcd:brown', 'xkcd:orange', 'xkcd:coral', 'xkcd:crimson', 'xkcd:purple']
stops = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100, 500, 1000]

cmap = create_cmap(stops, colours, stops=stops)

fig = pyplot.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

for y in range(1000):
    ax.plot([0,1],[y,y],c=cmap(y))
    
pyplot.show()

- will