Matplotlib: Wie "schneidet" man den unerwünschten Teil einer Farbleiste?

Question

Sagen Sie bitte ein Bild mit imshow wie folgt erstellen:

plt.set_cmap('viridis') 
im=plt.imshow(mydata, interpolation='nearest',origin='lower') 
plt.title('mymap') 
cbar=plt.colorbar() 
a=round(mydata.max(),0) 
cbar.set_ticks([17,23,a]) 
cbar.set_ticklabels([17,23,a]) 

Angenommen, Sie haben ein kontinuierliches artiges Daten-Set, wo die meisten Werte 0 sind, aber dann gibt es einen Sprung auf den Bereich von höchsten Werten führt.

How do you "cut" die colorbar sicherzustellen, dass es von mydata.min()=17 beginnt, endet bei mydata.max()=27, ohne in dem Bild, um die Farben zu ändern?

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Ich will das nicht:

Answer 1

Es gibt keine Standardlösung ist die Farbe für die Begrenzung Bereich in einer Farbleiste, weil die gezeigte co lors sind normalerweise direkt mit den Farben im Bild verknüpft.

Die Lösung wäre also, eine Farbleiste zu erstellen, die unabhängig vom Bild ist und mit einer anderen Farbkarte gefüllt wird. Diese zusätzliche Farbkarte kann aus dem Original entnommen werden, indem der entsprechende Teil ausgeschnitten wird.

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

# some data between 0 and 27 
image = np.random.rand(30,60)*27 
image[:,30:] = np.sort(image[:,30:].flatten()).reshape(30,30) 


plt.figure(figsize=(8,3)) 
cmap = plt.get_cmap('jet') 
im=plt.imshow(image, interpolation='nearest',origin='lower', cmap = cmap) 
plt.title('mymap') 


a=round(image.max(),0) 

vmin=17 #minimum value to show on colobar 
vmax = a #maximum value to show on colobar 
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=vmin, vmax =vmax) 
#generate colors from original colormap in the range equivalent to [vmin, vamx] 
colors = cmap(np.linspace(1.-(vmax-vmin)/float(vmax), 1, cmap.N)) 
# Create a new colormap from those colors 
color_map = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('cut_jet', colors) 

# create some axes to put the colorbar to 
cax, _ = matplotlib.colorbar.make_axes(plt.gca()) 
cbar = matplotlib.colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=color_map, norm=norm,) 

cbar.set_ticks([17,23,a]) 
cbar.set_ticklabels([17,23,a]) 

plt.show() 

Answer 2

Versuchen:

fig, ax = plt.subplots() 
cax = ax.imshow(mydata,interpolation='nearest',origin='lower') 
cbar = fig.colorbar(cax, ticks=[17,23,a]) 
cbar.ax.set_yticklabels(["add your label names"]) 

plt.show() 

siehe auch: http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/colorbar_tick_labelling_demo.html