目的
在各种各样的理论计算中,常常需要绘制各种填充图,绘制完后需要加渐变填充的colorbar。可是有些软件如VMD,colorbar渲染后颜色分布有些失真,不能较准确的表达各颜色对应的数值。用ps中的渐变填充可以解决该问题,但很多电脑配置较低,不能很好的运行ps。Python也可以直接绘制colorbar,填充颜色就好。如cmap中的bwr渐变本人就比较常用。然而,有时候颜色范围是负数范围多于正数范围(如:colorbar需要表示 [-60,40]这段,蓝色表示负数,红色表示正数,白色应该在colorbar由下往上60%处),bwr渐变将white置于50%处显得不够合理,因此需要自定义填充。本文以imshow() 函数来进行填充柱状图达到自定义colorbar的目的。interpolation=‘bicubic’ 可以很好的做出渐变效果。
代码
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Created on Wed Dec 9 10:36:54 2020
@author: fya
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap,LinearSegmentedColormap
import matplotlib as mpl
fig, ax = plt.subplots(dpi=96)
ax.set(xlim=(1,10), ylim=(-0.1,101), autoscale_on=False) #创建图像范围
a = np.array([[1, 1],
[2, 2],
[3, 3],
[4, 4],
[5, 5]]) #每种渐变色分成五段(array五行),数字表示在colormap对应的深浅
print(a.shape)
clist=['white','blue'] #线性变化颜色由上面array值 小到大,越小,越白,达到上白下蓝的渐变效果
clist2=['red','white'] #渐变色2,用于白色到红色填充,array越小,越红,达到上红下白的效果
newcmp = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist)
newcmp2 = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist2)
plt.imshow(a,cmap=newcmp,interpolation='bicubic',extent=(1,10,0,60))#60%都是蓝色到白色渐变
plt.imshow(a,cmap=newcmp2,interpolation='bicubic',extent=(1,10,60,100)) #白色设置在60%处
frame = plt.gca() #读取当前图层
ax.yaxis.tick_right() #纵坐标移到右边
ax.set_yticklabels(('-80','-60','-40','-20','0','20','40')) #自定义yticks显示的值,第一个label不显示
frame.spines['top'].set_visible(False