python - 使散点颜色条仅显示 vmin/vmax 的子集

Question

在这种情况下，我想创建一个颜色条，其颜色(与散点图相关联)跨越特定范围，但仅显示颜色条本身上该范围的子集。我可以用 contourf 来做到这一点，因为我可以独立于轮廓级别设置 vmin 和 vmax，但我不知道如何用分散来做。请参阅以下内容:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 101)
x_arr = np.sin(x)
y_arr = np.cos(x)
arr = y_arr[:,None] * x_arr[None,:]

arr = np.where(arr < 0, arr*4, arr)
ptslist = np.array([-4, -3, -2, -1, 0, 1], dtype=np.float32)

fig, axs = plt.subplots(figsize=(11,5), nrows=1, ncols=2)

# I can achieve my desired behavior with contourf
cont = axs[0].contourf(x, x, arr, levels=np.linspace(-4,1,11),
                       cmap='BrBG_r', vmin=-4, vmax=4)
div0 = make_axes_locatable(axs[0])
cax0 = div0.append_axes('right', '5%', '2%')
plt.colorbar(cont, cax=cax0)

# I can't make this colorbar do a similar thing
sc = axs[1].scatter(np.arange(-4, 2), np.arange(-4, 2), c=ptslist, cmap='BrBG_r',
                    marker='o', s=144, edgecolors='black', vmin=-4, vmax=4)
div1 = make_axes_locatable(axs[1])
cax1 = div1.append_axes('right', '5%', '2%')
cb = plt.colorbar(sc, cax=cax1)

这会产生这个数字:

我希望发散色图以白色为中心，零为中心，颜色值在零的两侧线性显示。这两个情节都做得很好。但是，我不希望从 1 到 4 的额外值显示在右侧颜色栏上(请参阅左侧颜色栏如何停在 1)。

我的第一个想法是 ylim，但是这一行:

cb.ax.set_ylim(-4, 1)

导致这件奇怪的事情发生:

如果我使用 set_ticks，它只会删除不存在的刻度，而不会更改限制。有什么办法可以很好地实现这一点？

我正在使用 matplotlib 1.5.0。

附注我也尝试过在 SO 上找到的以中点为中心的 Normalize 子类，但它独立地缩放正值和负值，这是我不想要的(它使 +1.0 的值变成深棕色，我想要它仍然是浅棕色，除非我设置 vmax=4，此时我遇到了完全相同的问题。

Answer 1

您可以通过几种不同的方式执行此操作，但听起来您真正想要的是从另一个颜色图的一部分创建的自定义颜色图:

例如:

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

# Let's create a new colormap from a region of another colormap.
cmap = plt.get_cmap('BrBG_r')
colors = cmap(np.linspace(0, 5 / 8.0, 20))
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my cmap', colors)

# And now let's plot some data...
x, y, z = np.random.random((3, 10))
z = 5 * z - 4

fig, ax = plt.subplots()
scat = ax.scatter(x, y, c=z, s=200, cmap=cmap, vmin=-4, vmax=1)
cbar = fig.colorbar(scat)

plt.show()

或者，如果您更喜欢离散颜色图，您可以执行类似的操作:

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

# Let's create a new set of colors from a region of another colormap.
ncolors = 10
cmap = plt.get_cmap('BrBG_r')
colors = cmap(np.linspace(0, 5 / 8.0, ncolors - 1))

# We'll then create a new colormap from that set of colors and tie it
# to specific values
levels = np.linspace(-4, 1, ncolors)
cmap, norm = from_levels_and_colors(levels, colors)

x, y, z = np.random.random((3, 10))
z = 5 * z - 4

fig, ax = plt.subplots()
scat = ax.scatter(x, y, c=z, s=200, cmap=cmap, norm=norm)
cbar = fig.colorbar(scat)
cbar.set_ticks(range(-4, 2))

plt.show()