matplotlib 散点图中的对数颜色条

2025-04-16 08:57:00
admin
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摘要:问题描述:我想让散点图上点的颜色与空隙率的值相对应,但采用对数刻度来放大差异。我这样做了,但现在当我执行 plt.colorbar() 时,它显示空隙率的对数,而我真正想要的是实际的空隙率。如何在颜色条上制作对数刻度,并使用位于 [0.00001,1] 范围内的空隙率的相应标签?这是我现在拥有的图表的图像,但...

问题描述:

我想让散点图上点的颜色与空隙率的值相对应,但采用对数刻度来放大差异。我这样做了,但现在当我执行 plt.colorbar() 时,它显示空隙率的对数,而我真正想要的是实际的空隙率。如何在颜色条上制作对数刻度,并使用位于 [0.00001,1] 范围内的空隙率的相应标签?

这是我现在拥有的图表的图像,但空隙率颜色条没有适当标记以对应于真实空隙率,而不是它的对数。

当前情节

fig = plt.figure()
plt.scatter(x,y,edgecolors='none',s=marker_size,c=np.log(void_fraction))
plt.colorbar()
plt.title('Colorbar: void fraction')

感谢您的帮助。


解决方案 1:

现在有一部分文档描述了颜色映射和规范化的工作原理

进行颜色映射的方法matplotlib分为两步:第一步,用一个Normalize函数(由 的子类包装matplotlib.colors.Normalize)将你传入的数据映射到[0, 1]。第二步,将值映射到[0,1]-> RGBA 空间。

您只需要使用LogNorm通过 kwarg 传入的规范化类norm

plt.scatter(x,y,edgecolors='none',s=marker_size,c=void_fraction,
                norm=matplotlib.colors.LogNorm())

当您想要缩放/调整数据以进行绘图时,最好让其matplotlib进行转换,而不是自己进行。

  • Normalize 文档

  • LogNorm 文档

  • matplotlib.color 文档

解决方案 2:

tacaswell 的回答完全正确,但是有一个稍微简单一点的调用签名可以完成同样的事情:您只需传递 即可norm='log'。例如:

plt.scatter(x,y,edgecolors='none',s=marker_size,c=void_fraction,norm='log')

散点图文档中提到了这一点,它还适用于其他颜色映射图,例如 pcolormesh。

(我意识到这是在评论中提到的,但是我第一次找到这个答案时忽略了那个评论。我认为这值得一个自己的答案。)

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