Matplotlib 中颜色图的设置范围

发布于 2024-12-07 06:39:11 字数 321 浏览 0 评论 0原文

我正在使用 matplotlib 绘制一个简单的图形：

cm=plt.get_cmap('Blues')

nx.draw_circular(G,
        node_color='White',
        edge_color=range(G.number_of_edges()),
        edge_cmap=cm,
        node_size=900,
        width=4
        )

我想在颜色图“蓝色”上设置一个范围，以删除绘图中不可见的白色。

请帮忙！

抱歉英语不好。

原文

I'm using matplotlib to plot a simple graph:

cm=plt.get_cmap('Blues')

nx.draw_circular(G,
        node_color='White',
        edge_color=range(G.number_of_edges()),
        edge_cmap=cm,
        node_size=900,
        width=4
        )

I want to set a range on the colormap 'Blues' in such a way to delete the white color which is not visible in the draw.

Please help!

Sorry for bad english.

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胡大本事 2024-12-14 06:39:11

范围（或规范化）实际上并不是颜色图，但通常作为使用颜色图绘制的函数中的一个功能来实现。例如， imshow 使用 vmin< /code> 和 vmax，因此您可以尝试将它们用作 draw_circular 的关键字（我找不到文档），或者也许 norm。

除此之外，您可以使用您想要的精确颜色排列来制作自己的颜色图。有很多关于如何制作自定义颜色图的示例，以及一些不同的方法可用。此处（a，b, c, d) 是一些可能对您有用的示例。

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青春如此纠结 2024-12-14 06:39:11

我在尝试使用不同的颜色图绘制数据时遇到了这个问题：

很难判断哪个白色点属于哪个分布。我通过砍掉颜色图谱的较白部分解决了这个问题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap


def chop_cmap_frac(cmap: LinearSegmentedColormap, frac: float) -> LinearSegmentedColormap:
    """Chops off the beginning `frac` fraction of a colormap."""
    cmap_as_array = cmap(np.arange(256))
    cmap_as_array = cmap_as_array[int(frac * len(cmap_as_array)):]
    return LinearSegmentedColormap.from_list(cmap.name + f"_frac{frac}", cmap_as_array)


cmap1 = plt.get_cmap('Reds')
cmap2 = plt.get_cmap('Blues')

cmap1 = chop_cmap_frac(cmap1, 0.4)
cmap2 = chop_cmap_frac(cmap2, 0.4)
np.random.seed(42)
n = 50
xs = np.random.normal(size=n)
ys = np.random.normal(size=n)
vals = np.random.uniform(size=n)

plt.scatter(xs, ys, c=vals, cmap=cmap1)
plt.scatter(ys, xs, c=vals, cmap=cmap2)
plt.gca().set_facecolor('black')
plt.colorbar()
plt.show()

I ran into this problem trying to plot data with different colormaps:

It's hard to which of the whitish dots belong to which distribution. I solved this problem by chopping off the whiter parts of the colormap spectrum:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap


def chop_cmap_frac(cmap: LinearSegmentedColormap, frac: float) -> LinearSegmentedColormap:
    """Chops off the beginning `frac` fraction of a colormap."""
    cmap_as_array = cmap(np.arange(256))
    cmap_as_array = cmap_as_array[int(frac * len(cmap_as_array)):]
    return LinearSegmentedColormap.from_list(cmap.name + f"_frac{frac}", cmap_as_array)


cmap1 = plt.get_cmap('Reds')
cmap2 = plt.get_cmap('Blues')

cmap1 = chop_cmap_frac(cmap1, 0.4)
cmap2 = chop_cmap_frac(cmap2, 0.4)
np.random.seed(42)
n = 50
xs = np.random.normal(size=n)
ys = np.random.normal(size=n)
vals = np.random.uniform(size=n)

plt.scatter(xs, ys, c=vals, cmap=cmap1)
plt.scatter(ys, xs, c=vals, cmap=cmap2)
plt.gca().set_facecolor('black')
plt.colorbar()
plt.show()

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