我有一个二维数组,其中有5列和一些行。不同的列具有以下条目x1 y1 x2 y2 z
。我想要从(x1,y1)到(x2,y2)绘制箭头,并且箭头的颜色应该来自于z列对应于一些内置的颜色映射。如何在matplotlib/python中实现这个功能?
我有一个二维数组,其中有5列和一些行。不同的列具有以下条目x1 y1 x2 y2 z
。我想要从(x1,y1)到(x2,y2)绘制箭头,并且箭头的颜色应该来自于z列对应于一些内置的颜色映射。如何在matplotlib/python中实现这个功能?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx
DATA = np.random.rand(5,5)
cmap = plt.cm.jet
cNorm = colors.Normalize(vmin=np.min(DATA[:,4]), vmax=np.max(DATA[:,4]))
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm,cmap=cmap)
for idx in range(0,len(DATA[:,1])):
colorVal = scalarMap.to_rgba(DATA[idx,4])
plt.arrow(DATA[idx,0], #x1
DATA[idx,1], # y1
DATA[idx,2]-DATA[idx,0], # x2 - x1
DATA[idx,3]-DATA[idx,1], # y2 - y1
color=colorVal)
plt.show()
scalarMap.to_rgba
将 z
值转化为传递给 arrow
命令的 color
选项的参数。编辑
如果你也想看到颜色条,那么事情就有点棘手了。以下是一个更新的最小示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx
import matplotlib as mpl
DATA = np.random.rand(5,5)
cmap = plt.cm.jet
cNorm = colors.Normalize(vmin=np.min(DATA[:,4]), vmax=np.max(DATA[:,4]))
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm,cmap=cmap)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.85]) # [left, bottom, width, height]
axc = fig.add_axes([0.85, 0.10, 0.05, 0.85])
for idx in range(0,len(DATA[:,1])):
colorVal = scalarMap.to_rgba(DATA[idx,4])
ax.arrow(DATA[idx,0], # x1
DATA[idx,1], # y1
DATA[idx,2]-DATA[idx,0], # x2 - x1
DATA[idx,3]-DATA[idx,1], # y2 - y1
color=colorVal)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(axc, cmap=cmap,
norm=cNorm,orientation='vertical')
plt.show()
需要注意的事项:
ColorbarBase
,需要额外导入import matplotlib as mpl
add_axes
命令以相对单位[left, botton, width, height]
作为输入。因此右侧由left + width
给出。ax
中绘制箭头。axc
上绘制颜色条,将、cNorm
和方向作为参数传递。您的图应该长这样:
编辑2
如果你希望箭头的边缘有不同的颜色,将color
改为facecolor
(或fc
),并指定一个edgecolor
(ec
)。此外,您可能需要控制箭头的宽度(默认值=0.001
)和箭头头部的宽度(默认值=3x宽度
)。
plt.arrow(DATA[idx,0], #x1
DATA[idx,1], # y1
DATA[idx,2]-DATA[idx,0], # x2 - x1
DATA[idx,3]-DATA[idx,1], # y2 - y1
facecolor=colorVal,
edgecolor='k',
width=0.005,
head_width=0.01)