comment extraire un sous-ensemble d'une palette de couleurs comme une nouvelle palette de couleurs dans matplotlib?

Je voudrais utiliser une palette de couleurs à partir de matplotlib par exemple CMRmap. Mais je ne veux pas utiliser le "noir" de la couleur au début et à la couleur "blanche" à la fin. Je suis intéressé pour tracer mes données à l'aide de l'entre-deux couleurs. Je pense que ppl utilise assez souvent, mais j'étais à la recherche sur internet et n'arrivent pas à trouver aucune solution simple. Je vais apprécier si quelqu'un proposer aucune solution.

  • V utile pour éviter de noir lorsque les couleurs sont utilisées pour le texte de milieux - bonne question
InformationsquelleAutor rana | 2013-09-20
  1. 50

    La staticmethod couleurs.LinearSegmentedColormap.from_list peut être utilisé pour créer de nouveaux LinearSegmentedColormaps. Ci-dessous, je l'échantillon de la palette de couleurs d'origine à 100 points entre 0,2 et 0,8:

    cmap(np.linspace(0.2, 0.8, 100))

    et l'utilisation de ces couleurs pour générer une nouvelle palette de couleurs:

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

def truncate_colormap(cmap, minval=0.0, maxval=1.0, n=100):
    new_cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
        'trunc({n},{a:.2f},{b:.2f})'.format(n=cmap.name, a=minval, b=maxval),
        cmap(np.linspace(minval, maxval, n)))
    return new_cmap

arr = np.linspace(0, 50, 100).reshape((10, 10))
fig, ax = plt.subplots(ncols=2)

cmap = plt.get_cmap('jet')
new_cmap = truncate_colormap(cmap, 0.2, 0.8)
ax[0].imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=cmap)
ax[1].imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=new_cmap)
plt.show()

    comment extraire un sous-ensemble d'une palette de couleurs comme une nouvelle palette de couleurs dans matplotlib?

    L'intrigue sur la gauche montre l'image à l'aide de la palette de couleurs d'origine (dans cet exemple, jet). L'intrigue sur la droite montre la même image à l'aide de new_cmap.

    • J'ai pris la liberté de mettre cela en place sur les gist.github colormaputil.py avec get_cmap, array_cmap, stack_colormap, band_colormap .
    • Merci pour cela. Encore une question, si quelqu'un regarde encore ceci: Si je lance truncate_colormap sur une palette de couleurs discrètes, je obtenir une surface lisse carte en retour. Comment pourrais-je retourner aussi une discrète carte? C'est un peu bizarre, étant donné que la fonction elle-même renvoie un linéaire segmentée carte
    • Pourquoi n=100 et pas 256?
    • Pour ceux qui sont très confus, comme je l'étais par le fait que l'objet cmappeuvent accepter des arguments: classe de matplotlib.couleurs.Palette de couleurs est une méthode __call__, ce qui en fait un foncteur, c'est à dire l'objet peut être utilisé que si c'est une fonction.
    InformationsquelleAutor unutbu
  2. 6

    Je viens récemment de la difficulté avec cela sur mon propre. Voici quelques solutions possibles:

    Essayez d'utiliser vmin, vmax mot-clé arguments dans votre fonction de traçage. Par exemple, disons que vous avez eu des données entre 0 et 1, mais n'aime pas les couleurs utilisées dans les extrêmes de la palette de 0 et de 1. 

    import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

my_cmap = cm.spectral_r
my_cmap.set_over('c')
my_cmap.set_under('m')
plt.pcolor(data, vmin=0.01, vmax=0.99, cmap=my_cmap)

    Cela va forcer l'ensemble de la palette des couleurs pour être utilisé avec des valeurs comprises entre 0,01 et 0,99 et les valeurs ci-dessus et ci-dessous sera le cyan et le magenta, respectivement. Cela peut ne pas résoudre votre problème exactement, mais il pourrait être utile si vous souhaitez un particulier palette de couleur et souhaite qu'elle a eu d'autres couleurs à ses deux extrémités.

    Si vous voulez vraiment changer la palette de couleurs, regardez la documentation ici et pour LinearSegmentedColormap ici.

    D'abord, 

    import matplotlib.cm as cm
cdict = cm.get_cmap('spectral_r')._segmentdata

    Ce retourne un dictionnaire de toutes les couleurs qui composent la palette de couleurs. Cependant, il est assez compliqué à comprendre exactement comment modifier ce dictionnaire. Ce dict dispose de trois touches, red, green, blue. cdict[key] renvoie une liste de valeurs de la forme (x, y0, y1). Jetons un coup d'oeil à deux consécutifs éléments de cdict['red']:

    ((0.0, 0.0, 0.0)
 (0.5, 1.0, 1.0),...

    Ce que cela signifie, c'est que les données avec z (en supposant que nous faisons un pcolor ou imshow) entre 0,0 et 0,5 aura la composante rouge de la couleur rvb associées à ces données va augmenter à partir de 0.0 (pas de rouge) à 1.0 (maximum rouge). Cela signifie que, pour changer la couleur de la palette, vous avez à examiner comment chacun des trois composantes rvb sont interpolées dans la région de la palette de couleurs qui vous intéressent. Assurez-vous juste que pour chaque couleur, la première et la dernière entrée de commencer avec x=0 et x=1 respectivement; vous devez couvrir le spectre entier de [0, 1].

    Si vous souhaitez modifier le début et la fin couleurs, essayez

    import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
cdict = cm.get_cmap('spectral_r')._segmentdata

cdict['red'][0] = (0, 0.5, 0.5) # x=0 for bottom color in colormap
cdict['blue'][0] = (0, 0.5, 0.5) # y=0.5 gray
cdict['green'][0] = (0, 0.5, 0.5) # y1=y for simple interpolation
cdict['red'][-1] = (1, 0.5, 0.5) # x=1 for top color in colormap
cdict['blue'][-1] = (1, 0.5, 0.5)
cdict['green'][-1] = (1, 0.5, 0.5)

my_cmap = LinearSegmentedColormap('name', cdict)

    Ensuite utiliser cette cmap dans votre fonction de traçage.

    Ce que je voulais faire était de changer les gris à la fin de la spectral_r palette de couleur blanc pur. Ceci a été réalisé à l'aide de

    # Using imports from above
cdict = matplotlib.cm.get_cmap('spectral_r')._segmentdata
cdict['red'][0] = (0, 1, 1)
cdict['green'][0] = (0, 1, 1)
cdict['blue'][0] = (0, 1, 1)
my_cmap = LinearSegmentedColormap('my_cmap', cdict)
    • merci pour la réponse informative. Il sera très utile de construire une palette de couleurs personnalisée.
    InformationsquelleAutor wflynny
  3. 1

    Ici est une adaptation d'une réponse précédente qui intègre le tracé de la fonction:

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

################### Function to truncate color map ###################
def truncate_colormap(cmapIn='jet', minval=0.0, maxval=1.0, n=100):
    '''truncate_colormap(cmapIn='jet', minval=0.0, maxval=1.0, n=100)'''    
    cmapIn = plt.get_cmap(cmapIn)

    new_cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
        'trunc({n},{a:.2f},{b:.2f})'.format(n=cmapIn.name, a=minval, b=maxval),
        cmapIn(np.linspace(minval, maxval, n)))

    arr = np.linspace(0, 50, 100).reshape((10, 10))
    fig, ax = plt.subplots(ncols=2)
    ax[0].imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=cmapIn)
    ax[1].imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=new_cmap)
    plt.show()

    return new_cmap

cmap_mod = truncate_colormap(minval=.2, maxval=.8)  # calls function to truncate colormap

    comment extraire un sous-ensemble d'une palette de couleurs comme une nouvelle palette de couleurs dans matplotlib?

    Avoir un compact, fonction de traçage intégré est utile si vous devez appeler la fonction plus d'une fois.

    InformationsquelleAutor Andrew Silver