python - 校正Matplotlib色条刻度

我在彩色 map 旁边放置了一个颜色栏。因为要绘制的数据是离散的而不是连续的值，所以我使用了LinearSegmentedColormap(使用the recipe from the scipy cookbook)，并使用最大计数值+ 1对其进行了初始化，以显示0的颜色。但是，现在有了两个问题:

刻度线标签的间距不正确(除了5个或多或少)–它们应位于所标识颜色的中间；即0-4应该向上移动，而6-10应该向下移动。

如果我使用drawedges=True初始化颜色条，以便可以设置其dividers属性的样式，则会得到以下信息:

我正在创建我的颜色图和颜色条，如下所示:

cbmin, cbmax = min(counts), max(counts)
# this normalises the counts to a 0,1 interval
counts /= np.max(np.abs(counts), axis=0)
# density is a discrete number, so we have to use a discrete color ramp/bar
cm = cmap_discretize(plt.get_cmap('YlGnBu'), int(cbmax) + 1)
mappable = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cm)
mappable.set_array(counts)
# set min and max values for the colour bar ticks
mappable.set_clim(cbmin, cbmax)
pc = PatchCollection(patches, match_original=True)
# impose our colour map onto the patch collection
pc.set_facecolor(cm(counts))
ax.add_collection(pc,)
cb = plt.colorbar(mappable, drawedges=True)

所以我想知道将计数转换为0.1间隔是否是问题之一。
更新 :
尝试了Hooked的建议后，0值是正确的，但随后的值逐渐设置为较高，直到9等于10的位置:

这是我使用的代码:

cb = plt.colorbar(mappable)
labels = np.arange(0, int(cbmax) + 1, 1)
loc = labels + .5
cb.set_ticks(loc)
cb.set_ticklabels(labels)

只是为了确认，labels肯定具有正确的值:

In [3]: np.arange(0, int(cbmax) + 1, 1)
Out[3]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

最佳答案

您正在遭受一个一对一的错误。您有10个刻度标签分布在11种颜色中。您可以使用np.linspace而不是np.arange来纠正错误。使用np.linspace，第三个参数是所需值的数量。这减少了避免一次失误所需要的精神体操的数量:

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

def colorbar_index(ncolors, cmap):
    cmap = cmap_discretize(cmap, ncolors)
    mappable = cm.ScalarMappable(cmap=cmap)
    mappable.set_array([])
    mappable.set_clim(-0.5, ncolors+0.5)
    colorbar = plt.colorbar(mappable)
    colorbar.set_ticks(np.linspace(0, ncolors, ncolors))
    colorbar.set_ticklabels(range(ncolors))

def cmap_discretize(cmap, N):
    """Return a discrete colormap from the continuous colormap cmap.

        cmap: colormap instance, eg. cm.jet.
        N: number of colors.

    Example
        x = resize(arange(100), (5,100))
        djet = cmap_discretize(cm.jet, 5)
        imshow(x, cmap=djet)
    """

    if type(cmap) == str:
        cmap = plt.get_cmap(cmap)
    colors_i = np.concatenate((np.linspace(0, 1., N), (0.,0.,0.,0.)))
    colors_rgba = cmap(colors_i)
    indices = np.linspace(0, 1., N+1)
    cdict = {}
    for ki,key in enumerate(('red','green','blue')):
        cdict[key] = [ (indices[i], colors_rgba[i-1,ki], colors_rgba[i,ki])
                       for i in xrange(N+1) ]
    # Return colormap object.
    return mcolors.LinearSegmentedColormap(cmap.name + "_%d"%N, cdict, 1024)

fig, ax = plt.subplots()
A = np.random.random((10,10))*10
cmap = plt.get_cmap('YlGnBu')
ax.imshow(A, interpolation='nearest', cmap=cmap)
colorbar_index(ncolors=11, cmap=cmap)
plt.show()

关于python - 校正Matplotlib色条刻度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/18704353/