python - 区分正值和负值的色图

在此示例代码中可以看到，由于0在频谱中某处，因此很难跟踪哪些点为负，哪些点为正。尽管我的真实情节比较连续，但我想知道是否有办法将这些克洛普图中的负值和正值分开。例如，如何将两个不同的颜色光谱用于正值和负值。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
a=np.random.randn(2500).reshape((50,50))
plt.imshow(a,interpolation='none')
plt.colorbar()
plt.show()

编辑
在@MultiVAC的帮助下，并在寻找解决方案的过程中，我遇到了this。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import BoundaryNorm
a=np.random.randn(2500).reshape((50,50))

# define the colormap
cmap = plt.cm.jet
# extract all colors from the .jet map
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
# create the new map
cmap = cmap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

# define the bins and normalize
bounds = np.linspace(np.min(a),np.max(a),5)
norm = BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

plt.imshow(a,interpolation='none',norm=norm,cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

仍然我不知道如何区分零!

最佳答案

好的，以备将来引用。我使用了发散 map 作为@tcaswell建议的一部分。您可以查看以上链接。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import BoundaryNorm
a=np.random.randn(2500).reshape((50,50))

# define the colormap
cmap = plt.get_cmap('PuOr')

# extract all colors from the .jet map
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
# create the new map
cmap = cmap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

# define the bins and normalize and forcing 0 to be part of the colorbar!
bounds = np.arange(np.min(a),np.max(a),.5)
idx=np.searchsorted(bounds,0)
bounds=np.insert(bounds,idx,0)
norm = BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

plt.imshow(a,interpolation='none',norm=norm,cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

关于python - 区分正值和负值的色图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23994020/