matplotlib中的对数色图

Question

是否可以定义一个matplitlib colormap，该colormap在两个给定颜色之间进行对数插值？

背景： 在matplotlib中通过imshow(...)命令绘制数组时，使用colormaps将颜色分配给每个数据值。通常情况下，从matplotlib.cm使用预定义的colormaps，也可以使用matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap创建更加高级的colormaps。 通常，在这些colormaps中，颜色值随着数据值的线性变化而变化。

提示： 我的问题不是如何以对数方式绘制数组。通常情况下，通过保持线性colormap和一些技巧（通过绘制log(array)并将颜色条上的标签x替换为10^x，或者通过显式更改绘图命令的归一化行为）来实现。在这里，我需要显式地使用colormap实例。

- flonk

---

那么 imshow(data,norm=matplotlib.colors.LogNorm()) 不是你要找的吗？它基本上就是你在提示中描述的内容。难道你想对数组进行对数绘图，但是希望颜色条线性绘制吗？ - burnpanck

@burnpanck 不，那不是我想要的，我需要一个自主的色图实例，使用对数方式工作。原因是我使用另一种软件，该软件使用matplotlib色图制作图形。 - flonk

好的，你要用什么类型的软件，以何种方式将色彩地图传递给它？原因是，人们可以很容易地编写一个自定义的'Colormap'子类，只需包装另一个颜色映射，应用线性到对数转换即可。然而，现在不清楚这样的自定义类是否可以被传递。 - burnpanck

@burnpanck 嗯，这是我们研究小组的私有绘图库。我认为您的建议可以解决我的问题，因为绘图软件只是应用颜色映射来计算颜色，因此不应关心它是LinearSegementedColormap还是从Colormap派生的任何其他实例。 - flonk

Answer 1

你可以提供一个虚假的Colormap，它应用你所需的标准化，然后将其传递给真正的colormap。以下是这样一个colormap实现:

import matplotlib as mpl

class ReNormColormapAdaptor(mpl.colors.Colormap):
    """ Colormap adaptor that uses another Normalize instance
    for the colormap than applied to the mappable. """
    def __init__(self,base,cmap_norm,orig_norm=None):
        if orig_norm is None:
            if isinstance(base,mpl.cm.ScalarMappable):
                orig_norm = base.norm
                base = base.cmap
            else:
                orig_norm = mpl.colors.Normalize(0,1)
        self._base = base
        if (
            isinstance(cmap_norm,type(mpl.colors.Normalize))
            and issubclass(cmap_norm,mpl.colors.Normalize)
        ):
            # a class was provided instead of an instance. create an instance
            # with the same limits.
            cmap_norm = cmap_norm(orig_norm.vmin,orig_norm.vmax)
        self._cmap_norm = cmap_norm
        self._orig_norm = orig_norm

    def __call__(self, X, **kwargs):
        """ Re-normalise the values before applying the colormap. """
        return self._base(self._cmap_norm(self._orig_norm.inverse(X)),**kwargs)

    def __getattr__(self,attr):
        """ Any other attribute, we simply dispatch to the underlying cmap. """
        return getattr(self._base,attr)

由于获取的值已经归一化为[0,1)，因此需要知道先前的归一化过程以撤消它（给出orig_norm）。如果要将色图应用于未归一化的值，请将其留空：

cmap = ReNormColormapAdaptor(mpl.cm.jet,mpl.colors.LogNorm(vmin,vmax))

如果您已经有一个ScalarMappable，则可以传递它来代替颜色映射，从中获取颜色映射、先前的归一化和新的归一化限制：

import matplotlib.pyplot as plt

scalar_mappable = plt.imshow(C);
scalar_mappable.set_cmap(ReNormColormapAdaptor(
    scalar_mappable,
    mpl.colors.LogNorm
))

- burnpanck