色彩映射正規化

示範使用 norm 以非線性方式將色彩映射到資料。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.colors as colors

N = 100

LogNorm

此範例資料具有一個低矮的隆起，其中心有一個尖峰。如果使用線性色彩刻度繪製，則只會看到尖峰。若要同時看到隆起和尖峰，則需要在對數刻度上顯示 Z/色彩軸。

不必使用 pcolor(log10(Z)) 轉換資料，可以使用 LogNorm 將色彩映射設定為對數。

X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
Z = Z1 + 50 * Z2

fig, ax = plt.subplots(2, 1)

pcm = ax[0].pcolor(X, Y, Z, cmap='PuBu_r', shading='nearest')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='max', label='linear scaling')

pcm = ax[1].pcolor(X, Y, Z, cmap='PuBu_r', shading='nearest',
                   norm=colors.LogNorm(vmin=Z.min(), vmax=Z.max()))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='max', label='LogNorm')

PowerNorm

此範例資料混合了 X 中的冪律趨勢和 Y 中的整流正弦波。如果使用線性色彩刻度繪製，則 X 中的冪律趨勢會部分遮蔽 Y 中的正弦波。

可以使用 PowerNorm 移除冪律。

X, Y = np.mgrid[0:3:complex(0, N), 0:2:complex(0, N)]
Z = (1 + np.sin(Y * 10)) * X**2

fig, ax = plt.subplots(2, 1)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='PuBu_r', shading='nearest')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='max', label='linear scaling')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='PuBu_r', shading='nearest',
                       norm=colors.PowerNorm(gamma=0.5))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='max', label='PowerNorm')

SymLogNorm

此範例資料有兩個隆起，一個為負值，另一個為正值。正隆起的振幅是負隆起的 5 倍。如果使用線性色彩刻度繪製，則負隆起的細節會被遮蔽。

在此，我們使用 SymLogNorm 分別以對數方式縮放正負資料。

請注意，色條標籤看起來不太好。

X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (5 * Z1 - Z2) * 2

fig, ax = plt.subplots(2, 1)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       vmin=-np.max(Z))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both', label='linear scaling')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       norm=colors.SymLogNorm(linthresh=0.015,
                                              vmin=-10.0, vmax=10.0, base=10))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both', label='SymLogNorm')

自訂 Norm

或者，上述範例資料可以使用自訂正規化進行縮放。這個範例以不同於正數的方式正規化負數資料。

# Example of making your own norm.  Also see matplotlib.colors.
# From Joe Kington: This one gives two different linear ramps:
class MidpointNormalize(colors.Normalize):
    def __init__(self, vmin=None, vmax=None, midpoint=None, clip=False):
        self.midpoint = midpoint
        super().__init__(vmin, vmax, clip)

    def __call__(self, value, clip=None):
        # I'm ignoring masked values and all kinds of edge cases to make a
        # simple example...
        x, y = [self.vmin, self.midpoint, self.vmax], [0, 0.5, 1]
        return np.ma.masked_array(np.interp(value, x, y))

fig, ax = plt.subplots(2, 1)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       vmin=-np.max(Z))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both', label='linear scaling')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       norm=MidpointNormalize(midpoint=0))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both', label='Custom norm')

BoundaryNorm

為了任意劃分色彩刻度，可以使用 BoundaryNorm；透過提供色彩的邊界，此正規化會將第一個色彩置於第一對之間，第二個色彩置於第二對之間，依此類推。

fig, ax = plt.subplots(3, 1, layout='constrained')

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       vmin=-np.max(Z))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both', orientation='vertical',
             label='linear scaling')

# Evenly-spaced bounds gives a contour-like effect.
bounds = np.linspace(-2, 2, 11)
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=256)
pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       norm=norm)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both', orientation='vertical',
             label='BoundaryNorm\nlinspace(-2, 2, 11)')

# Unevenly-spaced bounds changes the colormapping.
bounds = np.array([-1, -0.5, 0, 2.5, 5])
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=256)
pcm = ax[2].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', shading='nearest',
                       norm=norm)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[2], extend='both', orientation='vertical',
             label='BoundaryNorm\n[-1, -0.5, 0, 2.5, 5]')

plt.show()