配置 matplotlib 颜色条以匹配 3D 表面值答案

【问题标题】：Configure matplotlib colorbar to match 3D surface values配置 matplotlib 颜色条以匹配 3D 表面值
【发布时间】：2019-09-30 09:54:41
【问题描述】：

我正在尝试将快速傅里叶变换的结果显示为来自 2D 矩阵（形状：2048x1024）的 3D 表面，并且侧面的颜色条应与我的值匹配。显示工作正常，但颜色条的“颜色”和图形的颜色不匹配。我应该如何配置颜色条和图表以匹配？

我尝试根据我的 FFT 结果设置 vmin 和 vmax 值，但随后图表的颜色完全错误。我也试过clim(vmin, vmax)函数或.set_clim(vmin, vmax)方法，但问题还是一样。

这是我的代码： rp 是一个 2048x1024 矩阵。

import numpy as np
from pylab import *
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


figure(2, figsize=(9.6, 7.2))
ax1 = gca(projection='3d')
X = np.arange(0, 1024)
Y = np.arange(0, 2048)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = 20 * np.log10(abs(rp))
# Plot the surface.
surf1 = ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap='jet', antialiased=False, vmin=np.min(Z), vmax=np.max(Z))
# Add a color bar which maps values to colors.
colorbar(surf1)
title('3D frequency profile')

show()

这是我在没有为颜色条配置 vmin 和 vmax 值的情况下得到的结果。最大颜色（红色）与最大尖峰不匹配，并且颜色条的最大值和最小值与图表中的最小值和最大值不匹配（注意：min=-24 和 max=145）。

first_figure

这是我设置vmin 和vmax 时得到的结果。所有的图表都是大致相同的阴影，而我应该有两个红色的长矛。

second_figure

有什么想法吗？

【问题讨论】：

为什么不使用imshow？ 3d 图通常难以解释。还有JET is generally considered harmful
@SamMason imshow 显示 2D 图像可能就足够了，但我的要求要求 3D 图显示信号的功率（Z 轴）。我尝试了不同的cmap 值，例如bwr 或PuOr，但问题仍然存在。关于颜色图而不是jet的任何建议？

标签： python matplotlib colorbar

【解决方案1】：

我想你只是想在 Matplotlib 中使用 Mappable 的东西，比如：

import matplotlib.pyplot as plt

mappable = plt.cm.ScalarMappable()
mappable.set_array(Z)

然后从该可映射对象中使用cmap 和norm 调用plot_surface，例如：

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, linewidth=0, antialiased=False)

然后您可以将此映射用于colorbar：

plt.colorbar(mappable)

这应该使用默认的viridis colormap颜色映射，但可以手动指定为：

mappable = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis)

Viridis 是一个不错的“感知统一”颜色图，请参阅上面的视频，了解为什么 Matlab 的 jet 几乎总是一个糟糕的选择，以及为什么它比更现代的默认 parula 更好

这似乎只是将 Z 中的数据重新用于“垂直”高度和颜色，因此我建议使用 imshow，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X, Y = np.meshgrid(
    np.linspace(-2, 2, 128),
    np.linspace(-2, 2, 128),
)
Z = np.exp(-(X ** 2 + Y ** 2)) * 3 + 5

mappable = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis)
mappable.set_array(Z)
mappable.set_clim(5, 8) # optional

fig = plt.figure(figsize=(10,4))

ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, linewidth=0, antialiased=False)

ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.imshow(Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, extent=(
    np.min(X), np.max(X), np.min(Y), np.max(Y)), interpolation='none')

plt.colorbar(mappable)
plt.tight_layout()

给我：

我发现第二个非 3D 情节让我更容易看到正在发生的事情

【讨论】：

我完全同意你的观点，我只能使用imshow 情节。另外我没有任何错误。我真正的问题是关于颜色条的配置，因为最大颜色是黄色，对吧？所以我在 3D 图上的“两个”长矛应该是黄色的，但不是。如果我没有指定 vmin 和 vmax 值，看起来最大值就在边缘，这是错误的。因此，要么我的配置被破坏，要么我在这里遇到了 matplotlib 的错误。顺便谢谢你的帮助！

【解决方案2】：

我终于找到了我的问题的原因。问题是图形的colormap 的步幅（这是它的分辨率，如果我理解得很好 - cstride and rstride documentation）。更准确地说，它使用cstride * rstride 的表面来平均表面上信号的能量，并使地图的颜色对应于这个平均值。我的长矛真的很薄，这就是为什么它们没有处于良好的阴影中。我必须用较小的值指定参数cstride 和rstride。因为它们的默认值为 10。

所以现在我有：

figure(1, figsize=(12, 6))
X = np.arange(0, 1024)
Y = np.arange(0, 2048)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = 20 * np.log10(abs(rp))
mappable = cm.ScalarMappable()
mappable.set_array(Z)
suptitle('3D-plot and 2D-plot of frequency profile')
ax1 = subplot(121, projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, linewidth=0,
                 antialiased=False, cstride=10, rstride=1)
ax2 = subplot(122)
ax2.imshow(Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm,
           extent=(np.min(X), np.max(X), np.min(Y), np.max(Y)),
           interpolation=None)
colorbar(mappable)

show()

注意：我可以保留 cstride 的默认值，因为我只需要更改 row 步幅。但它可能对其他人有帮助。

这是我得到的结果，它符合我想要的。

NB2：小心减小步幅，输入数据越大，脚本越慢。

【讨论】：