调整 matplotlib 颜色图以显示模拟答案

【问题标题】：Adjusting matplotlib colormap to show simulation调整 matplotlib 颜色图以显示模拟
【发布时间】：2016-09-21 18:22:34
【问题描述】：

我正在根据这个实验构建一个小模拟： https://www.youtube.com/watch?v=plVk4NVIUh8，显示了细菌随时间的进化。

我在培养皿边缘初始化了一些具有随机抗性的细菌：

随着细菌的扩散，与非占用空间的反差越来越小，100代后变成这样：

我使用 plt.matshow(Map) 制作图片，其中 Map 是一个 2D numpy 数组，具有细菌抗性值（总是大于 0），未占用空间表示为 0。我尝试了不同的颜色图，但是它没有帮助。我的目标是让非占用空间成为一些恒定的深色，被感染的空间有些浅色，对比可以看出不同的阻力值。

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

尝试使用colorbar，它会显示您的体重秤是否正常。您可能需要手动设置vmin/vmax。 matshow 在后台使用 imshow，有时会随着缩放而起作用。考虑改用pcolormesh。

标签： python numpy matplotlib simulation

【解决方案1】：

您可以获得带有深色的colormap 用于低值，例如“岩浆”并定义，正如 Andreas 建议的“vmin”值。例如

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import rand

a = rand(10, 20) + 0.5
a[0, 0] = 0
cmap = plt.get_cmap('magma')
img = plt.pcolormesh(a, cmap=cmap, vmin=0,)
img.figure.show()

干杯！ S

【讨论】：

谢谢，使用 vmin、vmax 值对我有很大帮助，但真正的问题是对数归一化

【解决方案2】：

我能够使可视化更好，使用对数归一化：假设我的细菌图具有非常不同的电阻值：

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

size=10
a = rand(size, size) * 0.2
b = rand(size, size) * 2
c = rand(size, size) * 20
sumMap = np.concatenate((a,b,c), axis=1)

sumMap 是要绘制的 numpy 数组，有小号、中号和大号。构建颜色图和规范化器：

maxval=np.max(sumh)
minval=np.min(sumh)
colormap = plt.get_cmap('magma')
norm = mpl.colors.LogNorm(vmax=maxval, vmin=minval)

如果我使用标准化，地图看起来像这样：

img = plt.pcolormesh(sumh, cmap=colormap,  norm=norm)
img.figure.show()

如果我不这样做：

img = plt.pcolormesh(sumh, cmap=cmap,  )
img.figure.show()

【讨论】：