用一堆不同颜色的二维数组绘制 pcolormesh

Question

这是我的问题

抱歉，表达混乱。

请检查我的更新。更清楚了。

1。简介

• 3-d numpy-array "data" 形状为 (10, 31, 37)。
• 第一个维度 10 是二维数组的个数
• 最后 2 个数组表示二维区域的一些网格值，值为 0 和 1

显示如下：

### mask the value 0 of data[1,:,:]
data_mask = np.ma.masked_less(data[[1,:,:],0.001)
pc =plt.pcolor(xx,yy,data_mask[i,:,:],alpha =1,facecolor = "pink",edgecolor = 'steelblue',zorder =3)
## plotting the grid line
mesh =plt.pcolor(xx,yy,data[1,:,:],cmap="gray",alpha =0.45,facecolor = "none",edgecolor = 'k')       

_{（来源：tietuku.com）}

2。我的尝试

• 在一个图中用不同颜色绘制每个二维数组
• 如果可以用其他颜色（如维恩图）或填充类型（“影线”）绘制横截面部分，：

_{（来源：tietuku.com）}

3。我的代码

例如两个二维数组。

_{（来源：tietuku.com）}

cs=plt.cm.jet(np.arange(2)/2.)     
for i in range(0,2,1):
    data_mask = np.ma.masked_less(data[i,:,:],0.001)
    plt.pcolor(xx,yy, data_mask[i,:,:],alpha =0.95,facecolor = cs[i],edgecolor = 'k',zorder =3)      

结果

_{（来源：tietuku.com）}

这些数字似乎都是颜色设置错误。

4。我的问题

1. 如何设置 pcolor 网格颜色？在我的示例中，使用 facecolor = 不起作用。我知道使用cmap = plt.cm.xxx 有效（下图）。但我必须分别绘制这两个二维数组。

_{（来源：tietuku.com）}

1. 正如我在'我的尝试 2' 中所说，有没有一种方法可以证明重叠并以某种智能方式标记这些网格。

我能想到的是生成另一个名为 'overlap' 的 np.array 并保存每个网格的信息

for i in range(0,data.shape[1],1):
    for j in range(0,dat.shape[2],1):
        if (data[0,i,j] == 1) & (data[1,i,j] == 1.0):
            overlap[i,j] = 1       

当二维数组多于两个时，此方法无法处理。

更新-2016-01-17

我用生成它的代码将我的问题总结为一个数字：

cover_mask = np.ma.masked_less(data[0,:,:],0.001)
plt.pcolor(xx,yy,data_mask[0,:,:],cmap = plt.cm.Set1,alpha =0.75,\
           edgecolor = 'k',zorder =3)      

cover_mask = np.ma.masked_less(cov[1,:,:],0.001)       
plt.pcolor(xx,yy,cover_mask[1,:,:],cmap = plt.cm.Set2,alpha =0.75,\
           edgecolor = 'k',zorder =3)          

http://i4.tietuku.com/1d47a3410417cd4f.png

我的问题

1. 在上面的代码中，我分别绘制了二维数组。如果可以使用facecolor = 'cs[i]' 和cs=plt.cm.xxx(np.arange(2)/2.) 设置网格颜色，我可以循环我的所有数据[0:10,:,:]。但我只能使用cmap = xxx 来区分每个数组的颜色。 我不知道如何循环颜色图。

2. 在上图中，红色网格和绿色网格是重叠的。为了更好的可视化效果，我想标记这些重叠的网格。

想法 1

• 每个二维网格都有不同的颜色，所有重叠区域共享相同的颜色（在我的例子中，需要 11 种颜色）

想法 2

用“X”或类似下图的东西标记重叠的网格。

_{（来源：tietuku.com）}

添加

基于这个post，'pcolor/pcolormesh'好像没有设置hatch = '* '的功能。

Answer 1

免责声明：我之前没有使用过 numpy 颜色图。

也就是说，我想我明白你的问题出在哪里了。来自 cmap 文档：

通常使用 Colormap 实例将数据值（浮点数）从区间 [0, 1] 转换为相应 Colormap 所代表的 RGBA 颜色。

我认为问题在于您将所有网格值设置为 1，然后将所有重叠值也设置为 1。所以在 cmap 中，它们最终是相同的颜色。如果您希望它们具有不同的颜色，则它们需要具有不同的值。或者，如果您想要介于两者之间的某个值，请使用介于 0 和 1 之间的浮点数。将一个数组的所有值设置为 1，将另一个数组的所有值设置为 0，重叠单元格设置为 0.5 将为您提供 cmap 另一端的颜色重叠单元格是两者的混合（假设您使用的是 2 色 cmap）。修订：

for i in range(0,data.shape[1],1):
    for j in range(0,dat.shape[2],1):
        #assuming you've set one array to 0 and the other to 1
        overlap[0, i, j] = abs(data[0, i, j] / data[1, i, j) / 2 
        #if (data[0,i,j] == 1) & (data[1,i,j] == 1.0)
            #overlap[i,j] = 1

希望能回答您的问题，这有点令人困惑。我感谢您提供的所有信息，但一开始明确的“这正是问题所在”声明肯定有助于理解问题。嘿，如果这能解决问题，请告诉我，因为我很感兴趣。

Answer 2

如果您只想将重叠单元格设置为一种颜色，则以下代码有效：

import numpy as np
import pylab as pl
from matplotlib import colors

data = (np.random.rand(3, 5, 10) > 0.8).astype(np.int)
cdata = (data * np.arange(1, 4)[:, None, None]).sum(axis=0)
overlap = data.sum(axis=0) > 1
cdata[overlap] = 4

y, x = np.mgrid[:6, :11]

cmap = colors.ListedColormap(["w", "r", "g", "b", "k"])
pl.pcolormesh(x, y, cdata, edgecolor="black", cmap=cmap)

重点是只调用一次pcolormesh()，并使用ListedColormap cmap 对象设置每个单元格的颜色，这是输出：

数组的颜色为“r”、“g”、“b”，重叠颜色为黑色。数据内容如下：

array([[[0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
        [1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
        [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]])