matplotlibの離散カラーバー

Question

私はmatplotlibの

で散布のための個別のカラーバーを作成しようとしています、私は私のx、yのデータと私はユニークな色で表現することにしたい各点の整数タグ値、例えばを持っています

plt.scatter(x, y, c=tag) 

典型的にはタグは0~20の範囲の整数であるが、正確な範囲は、これまでのところ、私は、例えば、デフォルト設定を単に使用している

を変更することができます

plt.colorbar() 

これは、連続的な色の範囲を示します。理想的には、n個の離散色のセットが必要です（この例ではn = 20）。タグの値を0にして灰色を作り、1〜20をカラフルにすることがさらに良いでしょう。

は、私はいくつかの「料理」スクリプトを発見したが、彼らは非常に複雑であり、私は彼らがあなたがこのexample従うことができる

Answer 1

BoundaryNormを散布図のノーマライザーとして使用すると、非常に簡単にカスタムの個別カラーバーを作成できます。奇妙なビット（私の方法で）灰色として0ショーをしています。

私はしばしばcmap.set_bad（）を使い、データをマスクされた配列に変換します。それは0グレーを作る方がはるかに簡単ですが、私はこれを散布機またはカスタムcmapで動作させることができませんでした。

別の方法として、独自のcmapを作成したり、既存のものを読み込んで、特定のエントリだけを上書きすることができます。

# setup the plot 
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(6,6)) 

# define the data 
x = np.random.rand(20) 
y = np.random.rand(20) 
tag = np.random.randint(0,20,20) 
tag[10:12] = 0 # make sure there are some 0 values to showup as grey 

# define the colormap 
cmap = plt.cm.jet 
# extract all colors from the .jet map 
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)] 
# force the first color entry to be grey 
cmaplist[0] = (.5,.5,.5,1.0) 
# create the new map 
cmap = cmap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N) 

# define the bins and normalize 
bounds = np.linspace(0,20,21) 
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N) 

# make the scatter 
scat = ax.scatter(x,y,c=tag,s=np.random.randint(100,500,20),cmap=cmap, norm=norm) 

# create a second axes for the colorbar 
ax2 = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8]) 
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap=cmap, norm=norm, spacing='proportional', ticks=bounds, boundaries=bounds, format='%1i') 

ax.set_title('Well defined discrete colors') 
ax2.set_ylabel('Very custom cbar [-]', size=12) 

私は個人的に特定の値を読み、そのビットハード20色の異なると思いますが、もちろんあなたに最高のthats。

Answer 2

一見単純な問題を解決するための正しい方法だと思うことはできません。

#!/usr/bin/env python 
""" 
Use a pcolor or imshow with a custom colormap to make a contour plot. 

Since this example was initially written, a proper contour routine was 
added to matplotlib - see contour_demo.py and 
http://matplotlib.sf.net/matplotlib.pylab.html#-contour. 
""" 

from pylab import * 


delta = 0.01 
x = arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = arange(-3.0, 3.0, delta) 
X,Y = meshgrid(x, y) 
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) 
Z2 = bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) 
Z = Z2 - Z1 # difference of Gaussians 

cmap = cm.get_cmap('PiYG', 11) # 11 discrete colors 

im = imshow(Z, cmap=cmap, interpolation='bilinear', 
      vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max()) 
axis('off') 
colorbar() 

show() 

をどの私はあなたがを見てみたいと思う

Answer 3

次の画像を生成を使用してカラーマップを生成するか、スタティックなカラーマップが必要な場合は、an appに取り組んでいます。

Answer 4

カラーマップの範囲の上または下の値を設定するには、カラーマップのset_overおよびset_underメソッドを使用することをお勧めします。特定の値にフラグを付ける場合は、マスクする（マスクされた配列を作成する）ようにして、set_badメソッドを使用します。 （ベースカラーマップクラスのドキュメントを見てください：http://matplotlib.org/api/colors_api.html#matplotlib.colors.Colormap）：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

# Generate some data 
x, y, z = np.random.random((3, 30)) 
z = z * 20 + 0.1 

# Set some values in z to 0... 
z[:5] = 0 

cmap = plt.get_cmap('jet', 20) 
cmap.set_under('gray') 

fig, ax = plt.subplots() 
cax = ax.scatter(x, y, c=z, s=100, cmap=cmap, vmin=0.1, vmax=z.max()) 
fig.colorbar(cax, extend='min') 

plt.show() 

Answer 5

彼らはドン除いて上記の答えは」良いです

をそれはあなたがこのような何かをしたいように聞こえますカラーバーに適切なティック配置があります。私は色の真ん中に目盛りを付けて、数 - >色のマッピングがより明確になるのが好きです。あなたはmatshowコールの制限を変更することでこの問題を解決することができます

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

def discrete_matshow(data): 
    #get discrete colormap 
    cmap = plt.get_cmap('RdBu', np.max(data)-np.min(data)+1) 
    # set limits .5 outside true range 
    mat = plt.matshow(data,cmap=cmap,vmin = np.min(data)-.5, vmax = np.max(data)+.5) 
    #tell the colorbar to tick at integers 
    cax = plt.colorbar(mat, ticks=np.arange(np.min(data),np.max(data)+1)) 

#generate data 
a=np.random.randint(1, 9, size=(10, 10)) 
discrete_matshow(a)