在 Matplotlib 中设置颜色图的范围答案

【问题标题】：Setting range of a colormap in Matplotlib在 Matplotlib 中设置颜色图的范围
【发布时间】：2022-04-05 02:21:48
【问题描述】：

我正在使用 matplotlib 绘制一个简单的图表：

cm=plt.get_cmap('Blues')

nx.draw_circular(G,
        node_color='White',
        edge_color=range(G.number_of_edges()),
        edge_cmap=cm,
        node_size=900,
        width=4
        )

我想在颜色图“蓝色”上设置一个范围，以删除绘图中不可见的白色。

请帮忙！

抱歉英语不好。

【问题讨论】：

draw_circular 是从哪里来的？我在 matplotlib 中看不到它。 node_color='Blue' 会发生什么？
@Louis，我认为它来自 networkx 模块。

标签： python graph matplotlib range

【解决方案1】：

范围（或normilization）并不是颜色图的真正特征，但通常作为使用颜色图绘图的函数中的特征来实现。例如，imshow uses vmin and vmax，因此您可以尝试将这些作为关键字与draw_circular 一起使用（我找不到文档），或者norm。

除此之外，您还可以根据自己的需要制作具有精确颜色排列的颜色图。有很多关于如何制作自定义颜色图的示例，以及一些可用的不同方法。这里（a、b、c、d）是一些可能对您有用的示例。

【讨论】：

【解决方案2】：

我在尝试使用不同颜色图绘制数据时遇到了这个问题：

很难确定哪个白点属于哪个分布。我通过切断颜色图谱中较白的部分解决了这个问题：

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


def chop_cmap_frac(cmap: LinearSegmentedColormap, frac: float) -> LinearSegmentedColormap:
    """Chops off the beginning `frac` fraction of a colormap."""
    cmap_as_array = cmap(np.arange(256))
    cmap_as_array = cmap_as_array[int(frac * len(cmap_as_array)):]
    return LinearSegmentedColormap.from_list(cmap.name + f"_frac{frac}", cmap_as_array)


cmap1 = plt.get_cmap('Reds')
cmap2 = plt.get_cmap('Blues')

cmap1 = chop_cmap_frac(cmap1, 0.4)
cmap2 = chop_cmap_frac(cmap2, 0.4)
np.random.seed(42)
n = 50
xs = np.random.normal(size=n)
ys = np.random.normal(size=n)
vals = np.random.uniform(size=n)

plt.scatter(xs, ys, c=vals, cmap=cmap1)
plt.scatter(ys, xs, c=vals, cmap=cmap2)
plt.gca().set_facecolor('black')
plt.colorbar()
plt.show()

【讨论】：