example - plot title python
Invertir mapa de colores en matplotlib (7)
A partir de Matplotlib 2.0, hay un método reversed() para los objetos ListedColormap y LinearSegmentedColorMap , por lo que puedes hacer
cmap_reversed = cmap.reverse()
Vea here para la documentación.
Me gustaría saber cómo invertir el orden de color de un mapa de colores determinado para usarlo con plot_surface.
Como LinearSegmentedColormaps se basa en un diccionario de rojo, verde y azul, es necesario invertir cada elemento:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
def reverse_colourmap(cmap, name = ''my_cmap_r''):
"""
In:
cmap, name
Out:
my_cmap_r
Explanation:
t[0] goes from 0 to 1
row i: x y0 y1 -> t[0] t[1] t[2]
/
/
row i+1: x y0 y1 -> t[n] t[1] t[2]
so the inverse should do the same:
row i+1: x y1 y0 -> 1-t[0] t[2] t[1]
/
/
row i: x y1 y0 -> 1-t[n] t[2] t[1]
"""
reverse = []
k = []
for key in cmap._segmentdata:
k.append(key)
channel = cmap._segmentdata[key]
data = []
for t in channel:
data.append((1-t[0],t[2],t[1]))
reverse.append(sorted(data))
LinearL = dict(zip(k,reverse))
my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL)
return my_cmap_r
Ver que funciona:
my_cmap
<matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap at 0xd5a0518>
my_cmap_r = reverse_colourmap(my_cmap)
fig = plt.figure(figsize=(8, 2))
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15])
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = my_cmap, norm=norm,orientation=''horizontal'')
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = my_cmap_r, norm=norm, orientation=''horizontal'')
EDITAR
No entiendo el comentario de user3445587. Funciona bien en el mapa de colores del arco iris:
cmap = mpl.cm.jet
cmap_r = reverse_colourmap(cmap)
fig = plt.figure(figsize=(8, 2))
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15])
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = cmap, norm=norm,orientation=''horizontal'')
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = cmap_r, norm=norm, orientation=''horizontal'')
Pero funciona especialmente bien para los mapas de color declarados personalizados, ya que no hay un _r predeterminado para los _r de _r declarados personalizados. El siguiente ejemplo tomado de http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/custom_cmap.html :
cdict1 = {''red'': ((0.0, 0.0, 0.0),
(0.5, 0.0, 0.1),
(1.0, 1.0, 1.0)),
''green'': ((0.0, 0.0, 0.0),
(1.0, 0.0, 0.0)),
''blue'': ((0.0, 0.0, 1.0),
(0.5, 0.1, 0.0),
(1.0, 0.0, 0.0))
}
blue_red1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(''BlueRed1'', cdict1)
blue_red1_r = reverse_colourmap(blue_red1)
fig = plt.figure(figsize=(8, 2))
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15])
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = blue_red1, norm=norm,orientation=''horizontal'')
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = blue_red1_r, norm=norm, orientation=''horizontal'')
En matplotlib, un mapa de color no es una lista, pero contiene la lista de colores como colormap.colors . Y el módulo matplotlib.colors proporciona una función ListedColormap() para generar un mapa de colores a partir de una lista. Entonces puedes revertir cualquier mapa de color haciendo
colormap_r = ListedColormap(colormap.colors[::-1])
Hay dos tipos de LinearSegmentedColormaps. En algunos, el _segmentdata se da explícitamente, por ejemplo, para jet:
>>> cm.jet._segmentdata
{''blue'': ((0.0, 0.5, 0.5), (0.11, 1, 1), (0.34, 1, 1), (0.65, 0, 0), (1, 0, 0)), ''red'': ((0.0, 0, 0), (0.35, 0, 0), (0.66, 1, 1), (0.89, 1, 1), (1, 0.5, 0.5)), ''green'': ((0.0, 0, 0), (0.125, 0, 0), (0.375, 1, 1), (0.64, 1, 1), (0.91, 0, 0), (1, 0, 0))}
Para rainbow, _segmentdata se da de la siguiente manera:
>>> cm.rainbow._segmentdata
{''blue'': <function <lambda> at 0x7fac32ac2b70>, ''red'': <function <lambda> at 0x7fac32ac7840>, ''green'': <function <lambda> at 0x7fac32ac2d08>}
Podemos encontrar las funciones en la fuente de matplotlib, donde se dan como
_rainbow_data = {
''red'': gfunc[33], # 33: lambda x: np.abs(2 * x - 0.5),
''green'': gfunc[13], # 13: lambda x: np.sin(x * np.pi),
''blue'': gfunc[10], # 10: lambda x: np.cos(x * np.pi / 2)
}
Todo lo que desea ya está hecho en matplotlib, simplemente llame a cm.revcmap, que invierte ambos tipos de datos de segmento, por lo que
cm.revcmap(cm.rainbow._segmentdata)
debería hacer el trabajo; simplemente puede crear un nuevo LinearSegmentData a partir de eso. En revcmap, la inversión de la función basada en SegmentData se hace con
def _reverser(f):
def freversed(x):
return f(1 - x)
return freversed
mientras que las otras listas se invierten como de costumbre
valnew = [(1.0 - x, y1, y0) for x, y0, y1 in reversed(val)]
Entonces, en realidad, todo lo que quieres es
def reverse_colourmap(cmap, name = ''my_cmap_r''):
return mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, cm.revcmap(cmap._segmentdata))
La solución es bastante simple. Supongamos que desea utilizar el esquema de mapa de colores "otoñal". La versión estándar:
cmap = matplotlib.cm.autumn
Para invertir el espectro de color del mapa de color, use la función get_cmap () y añada ''_r'' al título del mapa de colores de esta manera:
cmap_reversed = matplotlib.cm.get_cmap(''autumn_r'')
No existe una forma incorporada (todavía) de invertir mapas de colores arbitrarios, pero una solución simple es no modificar la barra de colores, sino crear un objeto Normalizar invertido:
from matplotlib.colors import Normalize
class InvertedNormalize(Normalize):
def __call__(self, *args, **kwargs):
return 1 - super(InvertedNormalize, self).__call__(*args, **kwargs)
Puede usar esto con plot_surface y otras funciones de trazado de Matplotlib haciendo, por ejemplo,
inverted_norm = InvertedNormalize(vmin=10, vmax=100)
ax.plot_surface(..., cmap=<your colormap>, norm=inverted_norm)
Esto funcionará con cualquier mapa de color Matplotlib.
Los mapas de color estándar también tienen versiones invertidas. Tienen los mismos nombres con _r añadidos al final. ( Documentación aquí )