ম্যাটপ্ল্লিটিব বিচ্ছিন্ন রঙবার

Question 1

আমি ম্যাটপ্লটলিবের স্ক্যাটারপ্ল্লটের জন্য আলাদা রঙিন বারবার তৈরি করার চেষ্টা করছি

আমার আমার এক্স, ওয়াই ডেটা এবং প্রতিটি পয়েন্টের জন্য একটি পূর্ণসংখ্যার ট্যাগ মান যা আমি একটি অনন্য রঙের সাথে প্রতিনিধিত্ব করতে চাই

plt.scatter(x, y, c=tag)

সাধারণত ট্যাগটি 0-2 থেকে শুরু করে পূর্ণসংখ্যা হয় তবে সঠিক পরিসরটি পরিবর্তন হতে পারে

এখন পর্যন্ত আমি স্রেফ ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহার করেছি

plt.colorbar()

যা ধারাবাহিকভাবে রঙ দেয় range আদর্শভাবে আমি এন আলাদা আলাদা রঙের একটি সেট চাই (এই উদাহরণে n = 20)। এর চেয়ে আরও ভাল হবে ধূসর বর্ণের উত্পাদন করতে 1 টির একটি মান মূল্য এবং 1-20 রঙিন হতে পারে।

আমি কিছু 'কুকবুক' স্ক্রিপ্ট পেয়েছি তবে সেগুলি খুব জটিল এবং আমি মনে হয় না যে এগুলি আপাতদৃষ্টিতে সহজ সমস্যা সমাধানের সঠিক উপায় think

Question 2

আপনি আপনার স্ক্রেটারের জন্য সাধারণ হিসাবে বাউন্ডারিএনরম ব্যবহার করে আপনি খুব সহজেই একটি কাস্টম ডিসার্ট কালারবার তৈরি করতে পারেন। বিদ্বেষপূর্ণ বিট (আমার পদ্ধতিতে) 0 টি ধূসর হিসাবে শো আপ করছে।

চিত্রগুলির জন্য আমি প্রায়শই cmap.set_bad () ব্যবহার করি এবং আমার ডেটাগুলিকে একটি ছদ্মবেশী মুখোশযুক্ত অ্যারে রূপান্তর করি। এটি 0 ধূসর করা আরও সহজ হবে তবে আমি এটি স্ক্রেটার বা কাস্টম সিএম্যাপের সাথে কাজ করতে পারি না।

বিকল্প হিসাবে আপনি স্ক্র্যাচ থেকে আপনার নিজস্ব cmap তৈরি করতে পারেন, বা একটি বিদ্যমান পড়তে পারেন এবং কিছু নির্দিষ্ট এন্ট্রিগুলিকে ওভাররাইড করতে পারেন।

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6))  # setup the plot

x = np.random.rand(20)  # define the data
y = np.random.rand(20)  # define the data
tag = np.random.randint(0, 20, 20)
tag[10:12] = 0  # make sure there are some 0 values to show up as grey

cmap = plt.cm.jet  # define the colormap
# extract all colors from the .jet map
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
# force the first color entry to be grey
cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)

# create the new map
cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
    'Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

# define the bins and normalize
bounds = np.linspace(0, 20, 21)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# make the scatter
scat = ax.scatter(x, y, c=tag, s=np.random.randint(100, 500, 20),
                  cmap=cmap, norm=norm)

# create a second axes for the colorbar
ax2 = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8])
cb = plt.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap=cmap, norm=norm,
    spacing='proportional', ticks=bounds, boundaries=bounds, format='%1i')

ax.set_title('Well defined discrete colors')
ax2.set_ylabel('Very custom cbar [-]', size=12)

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমি ব্যক্তিগতভাবে মনে করি যে 20 টি বিভিন্ন রঙের সাথে এটি নির্দিষ্ট মানটি পড়তে কিছুটা শক্ত, তবে অবশ্যই এটি আপনার পক্ষে অবতীর্ণ।

Question 3

আপনি এই উদাহরণটি অনুসরণ করতে পারেন :

#!/usr/bin/env python
"""
Use a pcolor or imshow with a custom colormap to make a contour plot.

Since this example was initially written, a proper contour routine was
added to matplotlib - see contour_demo.py and
http://matplotlib.sf.net/matplotlib.pylab.html#-contour.
"""

from pylab import *


delta = 0.01
x = arange(-3.0, 3.0, delta)
y = arange(-3.0, 3.0, delta)
X,Y = meshgrid(x, y)
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = Z2 - Z1 # difference of Gaussians

cmap = cm.get_cmap('PiYG', 11)    # 11 discrete colors

im = imshow(Z, cmap=cmap, interpolation='bilinear',
            vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())
axis('off')
colorbar()

show()

যা নিম্নলিখিত চিত্র উত্পাদন করে:

বেচারা_কন্টুর

Question 4

উপরের উত্তরগুলি ভাল, রঙবারে সঠিক টিক প্লেসমেন্ট না থাকলে এগুলি ভাল। আমি রঙের মাঝখানে টিকগুলি পছন্দ করি যাতে নম্বর -> রঙের ম্যাপিং আরও স্পষ্ট হয়। আপনি ম্যাথশো কলটির সীমা পরিবর্তন করে এই সমস্যাটি সমাধান করতে পারেন:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def discrete_matshow(data):
    #get discrete colormap
    cmap = plt.get_cmap('RdBu', np.max(data)-np.min(data)+1)
    # set limits .5 outside true range
    mat = plt.matshow(data,cmap=cmap,vmin = np.min(data)-.5, vmax = np.max(data)+.5)
    #tell the colorbar to tick at integers
    cax = plt.colorbar(mat, ticks=np.arange(np.min(data),np.max(data)+1))

#generate data
a=np.random.randint(1, 9, size=(10, 10))
discrete_matshow(a)

পৃথক রঙবার উদাহরণ

Question 5

রঙম্যাপের সীমার উপরে বা নীচে মান নির্ধারণ করতে, আপনি রঙিন মানচিত্রের পদ্ধতি set_overএবং set_underপদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে চাইবেন । আপনি যদি কোনও নির্দিষ্ট মান পতাকাঙ্কিত করতে চান তবে এটি মাস্ক করুন (অর্থাত একটি মুখোশযুক্ত অ্যারে তৈরি করুন), এবং set_badপদ্ধতিটি ব্যবহার করুন । (বেস রঙের মানচিত্র শ্রেণীর জন্য ডকুমেন্টেশনটি দেখুন: http://matplotlib.org/api/colors_api.html#matplotlib.colors.Corormap )

মনে হচ্ছে আপনি এরকম কিছু চান:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate some data
x, y, z = np.random.random((3, 30))
z = z * 20 + 0.1

# Set some values in z to 0...
z[:5] = 0

cmap = plt.get_cmap('jet', 20)
cmap.set_under('gray')

fig, ax = plt.subplots()
cax = ax.scatter(x, y, c=z, s=100, cmap=cmap, vmin=0.1, vmax=z.max())
fig.colorbar(cax, extend='min')

plt.show()

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

Question 6

এই বিষয়টি ইতিমধ্যে ভালভাবে কভার করা হয়েছে তবে আমি আরও নির্দিষ্ট কিছু যুক্ত করতে চেয়েছিলাম: আমি নিশ্চিত হতে চেয়েছিলাম যে একটি নির্দিষ্ট মান সেই রঙের সাথে ম্যাপ করা হবে (কোনও রঙের সাথে নয়)।

এটি জটিল নয় তবে আমার কিছুটা সময় লেগেছিল, এটি অন্যকে আমার যতটা সময় না হারাতে সহায়তা করতে পারে :)

import matplotlib
from matplotlib.colors import ListedColormap

# Let's design a dummy land use field
A = np.reshape([7,2,13,7,2,2], (2,3))
vals = np.unique(A)

# Let's also design our color mapping: 1s should be plotted in blue, 2s in red, etc...
col_dict={1:"blue",
          2:"red",
          13:"orange",
          7:"green"}

# We create a colormar from our list of colors
cm = ListedColormap([col_dict[x] for x in col_dict.keys()])

# Let's also define the description of each category : 1 (blue) is Sea; 2 (red) is burnt, etc... Order should be respected here ! Or using another dict maybe could help.
labels = np.array(["Sea","City","Sand","Forest"])
len_lab = len(labels)

# prepare normalizer
## Prepare bins for the normalizer
norm_bins = np.sort([*col_dict.keys()]) + 0.5
norm_bins = np.insert(norm_bins, 0, np.min(norm_bins) - 1.0)
print(norm_bins)
## Make normalizer and formatter
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(norm_bins, len_lab, clip=True)
fmt = matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: labels[norm(x)])

# Plot our figure
fig,ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(A, cmap=cm, norm=norm)

diff = norm_bins[1:] - norm_bins[:-1]
tickz = norm_bins[:-1] + diff / 2
cb = fig.colorbar(im, format=fmt, ticks=tickz)
fig.savefig("example_landuse.png")
plt.show()

Question 7

আমি এই ধারণাগুলি তদন্ত করে চলেছি এবং এখানে আমার পাঁচটি সেন্টের মূল্য রয়েছে। এটি কল BoundaryNormকরা পাশাপাশি এবং এর normপক্ষে যুক্তি হিসাবে উল্লেখ করা এড়ানো যায় । তবে আমি দীর্ঘ-বায়ুযুক্ত কলটি সরিয়ে দেওয়ার কোনও উপায় খুঁজে পাই না ।scattercolorbarmatplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list

কিছু ব্যাকগ্রাউন্ড হ'ল ম্যাটপ্ল্লোলিব তথাকথিত গুণগত রঙিন ম্যাপগুলি সরবরাহ করে যা পৃথক পৃথক ডেটার সাথে ব্যবহারের উদ্দেশ্যে। Set1উদাহরণস্বরূপ, এর 9 টি সহজেই পৃথকযোগ্য রঙ রয়েছে এবং tab2020 টি রঙের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই মানচিত্রগুলির সাহায্যে তাদের প্রথম এন বর্ণগুলি এন বিভাগগুলির সাথে স্ক্যাটার প্লটগুলিতে রঙ করা প্রাকৃতিক হতে পারে, যেমন নীচের উদাহরণটি করে। উদাহরণস্বরূপ এ্যাপ্রোপ্রাইটিলি লেবেলযুক্ত এন ডিসক্রিট রঙগুলির সাথে একটি কালারবার তৈরি করা হয়।

import matplotlib, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
n = 5
from_list = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list
cm = from_list(None, plt.cm.Set1(range(0,n)), n)
x = np.arange(99)
y = x % 11
z = x % n
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cm)
plt.clim(-0.5, n-0.5)
cb = plt.colorbar(ticks=range(0,n), label='Group')
cb.ax.tick_params(length=0)

যা নীচে চিত্র উত্পাদন করে। সেই রঙের মানচিত্রের প্রথম রঙগুলি নির্দিষ্ট nকরার জন্য কলটিতে , এবং কলগুলিতে শেষ রঙগুলির সাথে মানচিত্র তৈরি করতে নির্দিষ্ট করে (ডিফল্টটি 256)। এর সাথে ডিফল্ট রঙিন মানচিত্র হিসাবে সেট করার জন্য , আমি এটির একটি নাম দেওয়া এবং এটি নিবন্ধকরণ করা প্রয়োজন বলে মনে হয়েছে, যেমন:Set1nnfrom_listncmplt.set_cmap

cm = from_list('Set15', plt.cm.Set1(range(0,n)), n)
plt.cm.register_cmap(None, cm)
plt.set_cmap(cm)
...
plt.scatter(x, y, c=z)

Question 8

আমি মনে করি আপনি রঙগুলি দেখতে চান your আপনার রঙিন মানচিত্র উত্পন্ন করতে তালিকাভুক্ত রঙিন মানচিত্র , বা আপনার যদি কেবল একটি স্ট্যাটিক রঙিন্যাপ প্রয়োজন হয় তবে আমি এমন অ্যাপ্লিকেশনটিতে কাজ করছি যা সহায়তা করতে পারে।