python - legends - Asignar valores a los colores en matplotlib
plot title font size matplotlib (2)
Tengo una lista de números de la siguiente manera:
lst = [1.9378076554115014, 1.2084586588892861, 1.2133096565896173,
1.2427632053442292, 1.1809971732733273, 0.91960143581348919,
1.1106310149587162, 1.1106310149587162, 1.1527004351293346,
0.87318084435885079, 1.1666132876686799, 1.1666132876686799]
Quiero convertir estos números a colores para mostrar. Quiero una escala de grises, pero cuando uso estos números tal como están, me da un error:
ValueError: to_rgba: Invalid rgba arg "1.35252299785"
to_rgb: Invalid rgb arg "1.35252299785"
gray (string) must be in range 0-1
... lo que entiendo es debido a que excede 1.
Inmediatamente traté de dividir los elementos en la lista con el número más alto en la lista para dar valores menores que 1. Pero esto da una escala de color muy estrecha con apenas una diferencia entre los valores.
¿Hay alguna manera en la que pueda dar un rango mínimo y máximo a los colores y convertir estos valores a color? Estoy usando matplotlib.
El módulo matplotlib.colors es lo que estás buscando. Esto proporciona una cantidad de clases para mapear desde valores a valores de mapas de colores.
import matplotlib
import matplotlib.cm as cm
lst = [1.9378076554115014, 1.2084586588892861, 1.2133096565896173, 1.2427632053442292,
1.1809971732733273, 0.91960143581348919, 1.1106310149587162, 1.1106310149587162,
1.1527004351293346, 0.87318084435885079, 1.1666132876686799, 1.1666132876686799]
minima = min(lst)
maxima = max(lst)
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=minima, vmax=maxima, clip=True)
mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Greys_r)
for v in lst:
print(mapper.to_rgba(v))
El enfoque general es encontrar los minima y maxima en sus datos. Úselos para crear una instancia de Normalize (otras clases de normalización están disponibles, por ejemplo, escala de registro). A continuación, cree un ScalarMappable utilizando la instancia de Normalize y su mapa de ScalarMappable elegido. Luego puede usar mapper.to_rgba(v) para mapear desde un valor de entrada v , a través de su escala normalizada, hasta un color objetivo.
for v in sorted(lst):
print("%.4f: %.4f" % (v, mapper.to_rgba(v)[0]) )
Produce el resultado:
0.8732: 0.0000
0.9196: 0.0501
1.1106: 0.2842
1.1106: 0.2842
1.1527: 0.3348
1.1666: 0.3469
1.1666: 0.3469
1.1810: 0.3632
1.2085: 0.3875
1.2133: 0.3916
1.2428: 0.4200
1.9378: 1.0000
La documentación del módulo matplotlib.colors contiene más información si es necesario.
Los mapas de color son potentes, pero (a) a menudo puedes hacer algo más simple y (b) porque son poderosos, a veces hacen más de lo que yo esperaba. Extendiendo el ejemplo de mfitzp:
import matplotlib
import matplotlib.cm as cm
lst = [1.9378076554115014, 1.2084586588892861, 1.2133096565896173, 1.2427632053442292,
1.1809971732733273, 0.91960143581348919, 1.1106310149587162, 1.1106310149587162,
1.1527004351293346, 0.87318084435885079, 1.1666132876686799, 1.1666132876686799]
minima = min(lst)
maxima = max(lst)
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=minima, vmax=maxima, clip=True)
mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Greys)
for v in lst:
print(mapper.to_rgba(v))
# really simple grayscale answer
algebra_list = [(x-minima)/(maxima-minima) for x in lst]
# let''s compare the mapper and the algebra
mapper_list = [mapper.to_rgba(x)[0] for x in lst]
matplotlib.pyplot.plot(lst, mapper_list, color=''red'', label=''ScalarMappable'')
matplotlib.pyplot.plot(lst, algebra_list, color=''blue'', label=''Algebra'')
# I did not expect them to go in opposite directions. Also, interesting how
# Greys uses wider spacing for darker colors.
# You could use Greys_r (reversed)
# Also, you can do the colormapping in a call to scatter (for instance)
# it will do the normalizing itself
matplotlib.pyplot.scatter(lst, lst, c=lst, cmap=cm.Greys, label=''Default norm, Greys'')
matplotlib.pyplot.scatter(lst, [x-0.25 for x in lst], marker=''s'', c=lst,
cmap=cm.Greys_r, label=''Reversed Greys, default norm'')
matplotlib.pyplot.legend(bbox_to_anchor=(0.5, 1.05))