python-3.x - 使用 Seaborn kdeplot 进行对数缩放

Question

我正在尝试使用 Seaborn 的 kdeplot 制作一个漂亮的自由能表面(热图)。
我非常接近，但无法想出改变颜色条比例的方法。颜色条标尺很重要，因为它应该代表 map 上不同坐标处的能量差异。我需要知道如何按 -(0.5961573)*log(x) 缩放颜色条的值，其中 x是颜色条的值。然后我可能还需要从那里标准化颜色条，以便最大值为 0。

这是我目前拥有的:

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


rs=[]
dihes=[]
with open(sys.argv[1], 'r') as f:
    for line in f:
        time,r,dihe = line.split()
        rs.append(float(r))
        dihes.append(float(dihe))
    sns.set_style("white")
    sns.kdeplot(rs, dihes, n_levels=25, cbar=True, cmap="Purples_d")
    plt.show()

这让我:



数组 rs 和 dihes 是简单的一维数组。

关于如何缩放颜色条(z 轴)的任何建议都会非常有帮助!

Answer 1

一种方法是手动创建图形，然后直接修改标签。这涉及更多的代码行。您可能需要稍微调整格式，但这样的事情应该会让您走上正轨。

以下内容改编自this answer和 this answer .

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats

rs=[]
dihes=[]
with open(sys.argv[1], 'r') as f:
    for line in f:
        time,r,dihe = line.split()
        rs.append(float(r))
        dihes.append(float(dihe))

    x = rs
    y = dihes
    kde = stats.gaussian_kde([x, y])

    xx, yy = np.mgrid[min(x):max(x):(max(x)-min(x))/100, min(y):max(y):(max(y)-min(y))/100]
    density = kde(np.c_[xx.flat, yy.flat].T).reshape(xx.shape)

    sns.set_style("white")
    fig, ax = plt.subplots()
    cset = ax.contour(xx, yy, density, 25, cmap="Purples_r")
    cb = fig.colorbar(cset)
    cb.ax.set_yticklabels(map(lambda x: -0.5961573*np.log(float(x.get_text())), 
                              cb.ax.get_yticklabels()))