pyplot选项用于设置Colormap LogNorm

Question

我已经为此奋斗了好几个小时了。我正在编写一个用户友好的界面，让我和我的同事可以轻松地对测试数据进行后期处理/分析。因此，该函数是一个美化的plt.scatter（）调用，但包含许多选项

我已经能够通过API找到函数之外的大多数可选调用（例如ax.set_xlim）。但是，我真的在为如何选择性地将z轴/颜色贴图放入对数范数而挣扎

我以前的版本只是有10亿个嵌套的if语句，如果调用z_log，那么

if z_log:
    im = ax1.scatter(temp[x], temp[y1], c=temp[z1], norm=matplotlib.colors.LogNorm(), vmin=z_range[0], vmax=z_range[1], cmap="jet")

但是，我正在尝试清理这个问题，并避免使用大量嵌套的if语句（还有，我添加的所有内容，函数调用的数量加倍，啊）。我已经能够从主函数调用中删除大部分colormap内容

    if z:
        cbar = fig.colorbar(im, ax=ax1, label=z)
        im.set_cmap('jet')
        if z_range:
            im.set_clim(z_range[0], z_range[1])

但我不能让LogNorm工作。我正在努力

        if z_log:
            im.set_norm(matplotlib.colors.LogNorm())

这给了我一个很长的回溯。。有一次提到被零除。通常情况下，我会说这是绘制日志的问题，但是1）我过滤数据以排除任何负面信息，2）如果我将原始语句添加到函数调用...scatter(... norm=matplotlib.colors.LogNorm()...)，那么它工作得很好

我尝试在LogNorm调用中为vmin/vmax添加可选参数，但没有任何效果

有什么建议吗

更新： 预先定义规范化方法似乎是可行的，但现在我仍停留在设置z刻度范围上。基于这些注释，我成功地添加了一个标志，以启用/禁用颜色条的对数打印

建议我不要使用clim，而是在原始scatter（）调用中使用vlim来设置范围。我认为做一个类似的方法，“预先填充”值，然后总是包含它会起作用。代码如下

    # Find colormap min/max range. 
    my_vmin, my_vmax = 0.0, 0.0
    if z:
        my_vmin = temp[z].min
        my_vmin = temp[z].max
        if z_range:
            my_vmin = z_range[0]
            my_vmax = z_range[1]

    if isinstance(y1, list):
        for i in range(len(y1)):
            if z: c = temp[z]
            else: c = colors[i]
            im = ax1.scatter(temp[x], temp[y1[i]], label=y1[i], c=c, norm=my_norm, vmin=my_vmin, vmax=my_vmax)

现在，如果我真的要求根据数据给标记上色，这会非常有效。但是，如果我尝试使用常量，它会抱怨

如果我从函数调用中删除vmin/vmax并依赖set_clim（）。。。它看起来确实符合我的期望（即，我希望标记颜色和颜色栏都能根据我的输入进行缩放）。。。我可能会对clim和vlim做更多的研究，并宣称成功