Matplotlib 颜色图标准化：可视化非线性数据

介绍

在数据可视化中，颜色图用于通过颜色来表示数值数据。然而，有时数据分布可能是非线性的，这使得难以辨别数据的细节。在这种情况下，颜色图标准化可用于以非线性方式将颜色图映射到数据上，以帮助更准确地可视化数据。 Matplotlib 提供了多种标准化方法，包括 SymLogNorm 和 AsinhNorm，可用于标准化颜色图。本实验将演示如何使用 SymLogNorm 和 AsinhNorm 将颜色图映射到非线性数据。

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导入所需的库

在这一步中，我们将导入必要的库，包括 Matplotlib、NumPy 和 Matplotlib 颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors

创建综合数据

在此步骤中，我们将创建一个由两个驼峰（一负一正）组成的合成数据集，其中正驼峰的幅度是负驼峰的八倍。然后我们将应用 SymLogNorm 来可视化数据。

def rbf(x, y):
    return 1.0 / (1 + 5 * ((x ** 2) + (y ** 2)))

N = 200
gain = 8
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = rbf(X + 0.5, Y + 0.5)
Z2 = rbf(X - 0.5, Y - 0.5)
Z = gain * Z1 - Z2

shadeopts = {'cmap': 'PRGn', 'shading': 'gouraud'}
colormap = 'PRGn'
lnrwidth = 0.5

应用 SymLogNorm

在此步骤中，我们将 SymLogNorm 应用于合成数据并可视化结果。

fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z,
                       norm=colors.SymLogNorm(linthresh=lnrwidth, linscale=1,
                                              vmin=-gain, vmax=gain, base=10),
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both')
ax[0].text(-2.5, 1.5, 'symlog')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, vmin=-gain, vmax=gain,
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both')
ax[1].text(-2.5, 1.5, 'linear')

plt.show()

应用AsinhNorm

在此步骤中，我们将 AsinhNorm 应用于合成数据并可视化结果。

fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z,
                       norm=colors.SymLogNorm(linthresh=lnrwidth, linscale=1,
                                              vmin=-gain, vmax=gain, base=10),
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both')
ax[0].text(-2.5, 1.5, 'symlog')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z,
                       norm=colors.AsinhNorm(linear_width=lnrwidth,
                                             vmin=-gain, vmax=gain),
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both')
ax[1].text(-2.5, 1.5, 'asinh')

plt.show()

概括

在本实验中，我们学习了如何使用 SymLogNorm 和 AsinhNorm 将颜色图映射到非线性数据。通过应用这些标准化方法，我们可以更准确地可视化数据并更容易辨别数据的细节。

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