Python利用imshow制作自定义渐变填充柱状图/colorbar

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

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec  9 10:36:54 2020

@author: fya
"""

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
### 使用 Python Matplotlib 绘制渐变色柱状图 以下是通过 `matplotlib` 和 `numpy` 实现带有渐变颜色的柱状图的方法。此方法基于 `imshow()` 函数来创建平滑的颜色过渡效果。 #### 方法概述 为了实现渐变色的效果,可以通过以下方式完成: 1. 创建一个二维数组用于存储颜色数据。 2. 利用 `imshow()` 函数显示该数组作为背景,并设置插值参数以获得平滑的渐变效果。 3. 添加柱状图覆盖在渐变背景之上。 下面是完整的代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # 数据准备 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [4, 7, 5, 6] # 定义渐变颜色映射 (Color Map) colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0)] # 到绿 cmap_name = 'custom_red_green' cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors) # 设置图像大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 创建渐变背景 gradient = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, -1) # 颜色梯度 gradient = np.vstack((gradient, gradient)) # 堆叠形成矩形区域 ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=cm, extent=[-0.5, len(categories)-0.5, 0, max(values)+1]) # 绘制柱状图 bars = ax.bar(range(len(categories)), values, align='center', edgecolor='black') # 自定义每根柱子的颜色 for i, bar in enumerate(bars): height = bar.get_height() bar.set_color(cm(height / max(values))) # 根据高度分配颜色 # 图表美化 ax.set_xticks(range(len(categories))) ax.set_xticklabels(categories) ax.set_ylabel('Values') ax.set_title('Gradient Bar Chart with Color Mapping') # 显示颜色条 sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cm, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=max(values))) sm.set_array([]) cbar = fig.colorbar(sm, orientation="vertical", pad=0.1) cbar.ax.set_ylabel('Value Scale') plt.show() ``` 以上代码实现了如下功能: - **渐变背景**:使用 `imshow()` 函数生成到绿的线性渐变背景[^1]。 - **动态配色**:根据柱状图的高度自动调整颜色[^2]。 - **边缘修饰**:为柱状图添加黑色边框以便更清晰地展示边界[^1]。 #### 结果说明 运行上述代码后会得到一张图表,其中柱状图的颜色随着其高度变化而逐渐改变,从而呈现出一种视觉上的连续渐变效果。 --- ###
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