色を無視したMatplotlibのカスタム分岐勾配

Question

私はPythonのために機能するいくつかのデータプロットと、私の研究に必要なツールの1つを扱っています。

今私は自分のデータをプロットしたいと思っていましたが、色々なデータを扱うカスタムカラーマップを作成しようとしていましたが、これまでの私のプロットでは、私の低い値のために色が繰り返されています。

ここで生成されたプロット例です：

そして、私のカスタムカラーマップと同様に、プロットの両方のためのコード：

diffmap_17 = ["#FF0000", "#F81318", "#F12731", "#EB3B4A", "#EB5C66", "#EB7D82", "#EB9E9E", "#F1BEBE", "#F8DEDE", "#FFFFFF", "#DDDCFD", "#BCB9FB", "#9B96FA", "#6A6CFA", "#3A43FA", "#1D21FC", "#0000FF"] 
diffmap_17_colormap = matplotlib.colors.ListedColormap(diffmap_17) 

contour_levels = [-20, -10, -5, -2, -1, -0.75, -0.5, -0.25, -0.1, 0.0, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 5, 10, 20] 
cs = m.contourf(x,y,data,contour_levels,cmap=diffmap_17_colormap) #plot total 

私の目標は、カラーマップを持つことです0点を白にしてから外側に広げます（赤は負、青は正です）。当面は、標準のカラーマップを採用していますが、カスタムのものを使うのが好ましいでしょう。

ご協力いただければ幸いです。ありがとう！

Answer 1

問題は、最小値と最大値の間の範囲を等しい部分に分割することによって色がカラーマップから選択されることです。ほとんどのレベルはお互いに非常に近いので、同じ範囲に入り、同じ色になります。

最も簡単な解決策は、カラーマップを使用するのではなく、各レベルがカラーリストから色を取得するプロットです。この場合、contourfプロットに直接色のリストを提供することができます。

plt.contourf(x,y,data,contour_levels,colors=diffmap_17) 

19レベルであるため、リストには18色が必要になることに注意してください。

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

x, y= np.meshgrid(np.linspace(-3,3), np.linspace(-3,3)) 
r = np.sqrt(x**2+y**2) 
data = np.tan((r*0.7-1.5))*1.3 

diffmap_17 = ["#FF0000", "#F81318", "#F12731", "#EB3B4A", "#EB5C66", "#EB7D82", 
       "#EB9E9E", "#F1BEBE", "#F8DEDE", "#FFFFFF", "#DDDCFD", "#BCB9FB", 
       "#9B96FA", "#6A6CFA", "#3A43FA", "#1D21FC", "#0000FF", "#0000ce"] 

contour_levels = [-20, -10, -5, -2, -1, -0.75, -0.5, -0.25, -0.1, 0.0, 
        0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 5, 10, 20] 
cs = plt.contourf(x,y,data,contour_levels,colors=diffmap_17) 

plt.colorbar(cs) 

plt.show() 

あなたの代わりにカラーマップを使用する場合は、カラーマップと一緒に正規のインスタンスを提供する必要があります。 matplotlib.colors.BoundaryNormは、輪郭プロットのレベルのリストである、それに供給される境界のリストに従って色を選択します。

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

x, y= np.meshgrid(np.linspace(-3,3), np.linspace(-3,3)) 
r = np.sqrt(x**2+y**2) 
data = np.tan((r*0.7-1.5))*1.3 

diffmap_17 = ["#FF0000", "#F81318", "#F12731", "#EB3B4A", "#EB5C66", "#EB7D82", 
       "#EB9E9E", "#F1BEBE", "#F8DEDE", "#FFFFFF", "#DDDCFD", "#BCB9FB", 
       "#9B96FA", "#6A6CFA", "#3A43FA", "#1D21FC", "#0000FF", "#0000ce"] 
diffmap_17_colormap = matplotlib.colors.ListedColormap(diffmap_17) 

contour_levels = [-20, -10, -5, -2, -1, -0.75, -0.5, -0.25, -0.1, 0.0, 
        0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 5, 10, 20] 
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(contour_levels, diffmap_17_colormap.N) 
cs = plt.contourf(x,y,data,contour_levels,cmap=diffmap_17_colormap, norm=norm) 

plt.colorbar(cs) 

plt.show() 

出力プロットは上記と同じです。