Python Matplotlib.colors.DivergingNorm用法及代碼示例

Matplotlib是Python中令人驚歎的可視化庫，用於數組的二維圖。 Matplotlib是一個基於NumPy數組的多平台數據可視化庫，旨在與更廣泛的SciPy堆棧配合使用。

matplotlib.colors.DivergingNorm

matplotlib.colors.DivergingNorm類屬於matplotlib.colors模塊。 matplotlib.colors模塊用於將顏色或數字參數轉換為RGBA或RGB。此模塊用於將數字映射到顏色或以一維顏色數組(也稱為colormap)進行顏色規格轉換。

matplotlib.colors.DivergingNorm類在圍繞概念中心以不均勻或不相等的變化率映射數據時非常有用。例如，數據範圍介於-2到2之間，以0為中心或mid-point。

用法： matplotlib.colors.DivergingNorm(vcenter, vmin, vmax)

參數：

虛擬中心：它接受一個浮點值，該值在規範化中定義0.5數據值。
vmin：它是一個可選參數，它接受浮點值並在規範化中定義0.0數據值，默認為數據集的最小值。
vmax：它是一個可選參數，它接受浮點值並在規範化中定義1.0數據值，默認為數據集的最大值。

範例1：

import numpy 
from matplotlib import pyplot as plt 
from matplotlib import colors 
  
  
# dummy data to plot 
x = numpy.linspace(0, 2*numpy.pi, 30) 
y = numpy.linspace(0, 2*numpy.pi, 20) 
[A, B] = numpy.meshgrid(x, y) 
Q = numpy.sin(A)*numpy.cos(B) 
  
fig = plt.figure() 
plt.ion() 
  
#  yellow to green to red  
# colormap 
plt.set_cmap('brg') 
  
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) 
plt.pcolor(A, B, Q) 
plt.colorbar() 
  
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) 
  
# defining the scale, with white 
# at zero 
vmin = -0.2
vmax = 0.8
norms = colors.DivergingNorm(vmin=vmin, 
                             vcenter=0, 
                             vmax=vmax) 
  
plt.pcolor(A, B, Q,  
           vmin=vmin, 
           vmax=vmax, 
           norm=norms)   
  
plt.colorbar()

輸出：

python-matplotlib-divergingnorm

範例2：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.cbook as cbook 
import matplotlib.colors as colors 
  
file = cbook.get_sample_data('topobathy.npz', 
                             asfileobj = False) 
  
with np.load(file) as example:
    topo = example['topo'] 
    longi = example['longitude'] 
    latit = example['latitude'] 
  
figure, axes = plt.subplots(constrained_layout = True) 
  
# creating a colormap that 
# has land and ocean clearly 
# delineated and of the 
# same length (256 + 256) 
undersea = plt.cm.terrain(np.linspace(0, 0.17, 256)) 
land = plt.cm.terrain(np.linspace(0.25, 1, 256)) 
every_colors = np.vstack((undersea, land)) 
  
terrain_map = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('terrain_map', 
                                                       every_colors) 
  
# the center is offset so that  
# the land has more dynamic range 
# while making the norm 
diversity_norm = colors.DivergingNorm(vmin =-500,  
                                      vcenter = 0, 
                                      vmax = 4000) 
  
pcm = axes.pcolormesh(longi, latit, topo,  
                      rasterized = True,  
                      norm = diversity_norm, 
                      cmap = terrain_map, ) 
  
axes.set_xlabel('Longitude $[^o E]$') 
axes.set_ylabel('Latitude $[^o N]$') 
axes.set_aspect(1 / np.cos(np.deg2rad(49))) 
  
figure.colorbar(pcm, shrink = 0.6,  
                extend ='both', 
                label ='Elevation [m]') 
plt.show()

輸出：
matplotlib.colors.DivergingNorm

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自RajuKumar19大神的英文原創作品 Matplotlib.colors.DivergingNorm class in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。