【问题标题】:Green to red colormap in matplotlib, centered on the median of the datamatplotlib 中的绿色到红色颜色图,以数据的中位数为中心
【发布时间】:2012-10-07 13:10:10
【问题描述】:

在我的应用程序中,我尽可能从 R 过渡到本机 Python(scipy + matplotlib),最大的任务之一是将 R 热图转换为 matplotlib 热图。 This post 指导我进行移植。虽然大部分内容都很轻松,但我仍然不相信色彩图。

在显示代码之前,解释一下:在 R 代码中,我定义了“中断”,即从最低值到 10 的固定点数,理想情况下以数据的中值为中心。这里的等价物是numpy.linspace:

# Matrix is a DataFrame object from pandas
import numpy as np

data_min = min(matrix.min(skipna=True))
data_max = max(matrix.max(skipna=True))
median_value = np.median(matrix.median(skipna=True))

range_min = np.linspace(0, median_value, 50)
range_max = np.linspace(median_value, data_max, 50)
breaks = np.concatenate((range_min, range_max))

这给了我们 100 分用于着色。但是,我不确定如何在 Python 中做同样的事情。目前我有:

def red_black_green():
    cdict = {
       'red': ((0.0, 0.0, 0.0),
               (0.5, 0.0, 0.0),
               (1.0, 1.0, 1.0)),
       'blue': ((0.0, 0.0, 0.0),
                (1.0, 0.0, 0.0)),
       'green': ((0.0, 0.0, 1.0),
                 (0.5, 0.0, 0.0),
                 (1.0, 0.0, 0.0))
       }

    my_cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(
        'my_colormap', cdict, 100)

    return my_cmap

再往下走:

# Note: vmin and vmax are the maximum and the minimum of the data

# Adjust the max and min to scale these colors
if vmin > 0:
    norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=vmax / 1.08)
else:
    norm = mpl.colors.Normalize(vmin / 2, vmax / 2)

这些数字完全是经验性的,这就是为什么我想把它改成更强大的东西。如何根据中值对颜色图进行归一化,还是根本需要归一化?

【问题讨论】:

标签: python numpy matplotlib heatmap


【解决方案1】:

默认情况下,matplotlib 将标准化颜色图,以使最大颜色图值将是您数据的最大值。对于最少的数据也是如此。这意味着颜色图的中值(中间值)将与数据的插值中值对齐(如果您没有恰好位于中值处的数据点,则进行插值)。

这是一个例子:

from numpy.random import rand
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

cdict = {'red':   ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 1.0, 1.0)),
         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),
         'green': ((0.0, 0.0, 1.0),
                   (0.5, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))}

cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap(
'my_colormap', cdict, 100)

ax = plt.subplot(111)
im = ax.imshow(2*rand(20, 20) + 1.5, cmap=cmap)
plt.colorbar(im)
plt.show()

请注意,颜色条中间的值为 2.5。这是数据范围的中位数:(min + max) / 2 = (1.5+3.5) / 2 = 2.5。

希望这会有所帮助。

【讨论】:

  • (min + max)/2 实际上不是中位数,而是mid-range
  • 公平点。我认为统计领域中使用的定义是排序后数据数组中间的值。感谢您指出这一点,如果我造成任何混淆,我们深表歉意。
  • 在我的系统上,这会产生从红色到黑色再到绿色的颜色范围。 imgur.com/a/OWZhjfP 我希望地图从红色到蓝色到绿色的范围平滑。有什么指点吗?
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