【发布时间】:2016-05-18 23:49:23
【问题描述】:
我喜欢使用 Numpy 和 Matplotlib 根据某些数字创建图例,但无济于事。所以我开始玩弄一个测试函数来让它正确,然后再将它转移到我的主脚本。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
min_xyz = np.random.randint(5, size=(50,1,50))
fig = plt.figure(figsize=(7,7))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('test')
plt.imshow(min_xyz[:,0,:])
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlabel('Distance')
ax.set_ylabel('Depth')
ax.legend()
所以这会创建类似这样的东西
我想创建显示以下内容的图例:
Mineral 1 = colour_1
Mineral 2 = colour_2
Mineral 3 = colour_3
Mineral 4 = colour_4
Mineral 5 = colour_5
我尝试使用 ax.legend(),但似乎无法正确处理。有什么想法吗?
编辑:垂直彩条的解决方案
我使用 j08lue 输入的解决方案 - 垂直彩条
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpatches
min_xyz = np.random.randint(5, size=(50,1,50))
fig, ax = plt.subplots(figsize = (7,40))
ax.set_title('test')
cax = ax.imshow(min_xyz[:,0,:], cmap = plt.cm.Accent)
"""Handles for min_xyz"""
cbar = plt.colorbar(cax, ticks=[0, 1, 2, 3, 4],
orientation='vertical',
fraction=0.045, pad=0.05)
cbar.ax.set_yticklabels(['Mineral 1', 'Mineral 2', 'Mineral 3', 'Mineral 4','Mineral 5'])
ax.set_xlabel('Distance')
ax.set_ylabel('Depth')
编辑:创建自定义图例
我已经放置了 j08lue 建议的解决方案,并设法使第一个图例正确。但是,我相信这与颜色条的规范化有关,以使图例反映正确的颜色。我知道我错过了一些东西,但我不确定我应该寻找什么。非常感谢任何输入。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpatches
min_xyz = np.random.randint(5, size=(50,50))
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize = (7,40))
ax = fig.add_subplot(111)
ax2.set_title('test')
cax2 = ax2.imshow(min_xyz, cmap = plt.cm.Accent, vmin=0, vmax=4)
ax2.set_aspect('equal')
"""Handles for min_xyz"""
my_colors = {
'Mineral 1' : 0.,
'Mineral 2' : 1., # It is normalised to 0 to 1
'Mineral 3' : 2.,
'Mineral 4' : 3.,
'Mineral 5' : 4.,
}
patches = [mpatches.Patch(color=cmap(v), label=k) for k,v in sorted(my_colors.items(), key=lambda t: t[0])]
plt.legend(handles=patches, loc=2, bbox_to_anchor=(1.01,1))
ax2.set_xlabel('Distance')
ax2.set_ylabel('Depth')
【问题讨论】:
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用彩条解决方案编辑帖子。正在与代理艺术家一起研究可能的解决方案。
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太棒了,你搞清楚了。 =) 但是,
my_colors中的值不在 0 和 1 之间。改为使用0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4,它看起来会好很多。或者,更好的是,改用0, 0.25, 0.5, 0.75, 1来利用颜色图的整个光谱。这就是我将您的数据标准化为 (0,1) 的意思。
标签: python arrays numpy matplotlib legend