python - 在 Matplotlib 中 cmap 到 rgba

我有一个关于获取使用颜色映射 (cmap) 映射的数据并将其转换为 rgba 值的特定实现问题。本质上，我有一堆数据，我想创建一个 errorbar() 图，其中点以及误差条本身是由其他一些值的大小着色的(具体来说，假设它是对卡方的贡献)某些模型的拟合)。假设我有一个名为 D 的 (N,4) 数组，其中前两列是 X 和 Y 数据，第三列是误差条的值，最后一列是它对卡方函数的贡献。

我将如何首先进行 1) 将卡方贡献值的范围映射到 cmap，其次，2) 如何从中获取 rgba 值以便循环遍历 errorbar() 函数以绘制我希望的结果情节？

这实际上可能会有所帮助( http://matplotlib.org/api/cm_api.html )，但我无法找到有关如何使用 ScalarMappable() (它确实有一个 to_rgba() 方法)的任何示例或其他信息。

谢谢!

最佳答案

您可以通过对值调用 matplotlib.cm 中的对象，将标量值映射到颜色图。这些值应介于 0 和 1 之间。因此，要获得某些卡方分布数据(我将随机生成)的 RBGA 值，我会这样做:

chisq = np.random.chisquare(4, 8)
chisq -= chisq.min()
chisq /= chisq.max()
errorbar_colors = cm.winter(chisq)

您可以减去最小值并除以所需的最大值，而不是让色标以最小和最大实际值开始和结束。

现在 errorbar_colors 将是来自 (8, 4) 颜色图中的 RGBA 值的 winter 数组:

array([[ 0.        ,  0.7372549 ,  0.63137255,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.7372549 ,  0.63137255,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.4745098 ,  0.7627451 ,  1.        ],
       [ 0.        ,  1.        ,  0.5       ,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.36078431,  0.81960784,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.47843137,  0.76078431,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  1.        ,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.48627451,  0.75686275,  1.        ]])

要绘制此图，您只需遍历颜色和数据点并绘制误差条:

heights = np.random.randn(8)
sem = .4

for i, (height, color) in enumerate(zip(heights, errorbar_colors)):
    plt.plot([i, i], [height - sem, height + sem], c=color, lw=3)
plt.plot(heights, marker="o", ms=12, color=".3")

然而，没有一个内置的 matplotlib 颜色图非常适合这项任务。为了进行一些改进，您可以使用 seaborn 生成可用于为线条着色的连续调色板:

import numpy as np
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

chisq = np.random.chisquare(4, 8)
chisq -= chisq.min()
chisq /= chisq.max()

cmap = ListedColormap(seaborn.color_palette("GnBu_d"))
errorbar_colors = cmap(chisq)

heights = np.random.randn(8)
sem = .4

for i, (height, color) in enumerate(zip(heights, errorbar_colors)):
    plt.plot([i, i], [height - sem, height + sem], c=color, lw=3)
plt.plot(heights, marker="o", ms=12, color=".3")

但即使在这里，我也怀疑这是否是表达您观点的最佳方式。我不知道你的数据到底是什么样的，但我建议制作两个图，一个用你在这里绘制的因变量，第二个用卡方统计量作为因变量。或者，如果您对误差线的大小与卡方值之间的关系感兴趣，我会直接用散点图绘制它。

关于python - 在 Matplotlib 中 cmap 到 rgba，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22118513/