如何从matplotlib中的简单数组生成colormap数组

Question

在matplotlib的某些函数中，我们必须传递color参数而不是cmap参数，例如bar3d。

所以我们必须手动生成一个Colormap。如果我有这样的dz数组：

dz = [1,2,3,4,5]

我想要的是：

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=cm.jet(dz), zsort='average')

但是，它不起作用，似乎Colormap实例只能转换规范化数组。

>>> dz = [1,2,3,4,5]
>>> cm.jet(dz)
array([[ 0.        ,  0.        ,  0.51782531,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.53565062,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.55347594,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.57130125,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.58912656,  1.        ]])

当然，这不是我想要的。

我必须这样做：

>>> cm.jet(plt.Normalize(min(dz),max(dz))(dz))
array([[ 0.        ,  0.        ,  0.5       ,  1.        ],
       [ 0.        ,  0.50392157,  1.        ,  1.        ],
       [ 0.49019608,  1.        ,  0.47754586,  1.        ],
       [ 1.        ,  0.58169935,  0.        ,  1.        ],
       [ 0.5       ,  0.        ,  0.        ,  1.        ]])

代码真难看！

在matplotlib's document中说：

Typically Colormap instances are used to convert data values (floats) from the interval [0, 1] to the RGBA color that the respective Colormap represents. For scaling of data into the [0, 1] interval see matplotlib.colors.Normalize. It is worth noting that matplotlib.cm.ScalarMappable subclasses make heavy use of this data->normalize->map-to-color processing chain.

所以为什么我不能只用cm.jet(dz)？

这是我用的进口货

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm

Answer 1

问题的答案在您复制到问题中的文档摘要中给出：

...from the interval [0, 1] to the RGBA color...

但是如果你发现你的代码很难看，你可以试着让它更好：

1. 您不必手动指定规格化的限制（如果您打算使用min/max）：

   norm = plt.Normalize()
   colors = plt.cm.jet(norm(dz))
   

2. 如果你觉得很难看（但我不明白为什么），你可以继续手动操作：

   colors = plt.cm.jet(np.linspace(0,1,len(dz)))
   

   然而，这一解决方案仅限于等距颜色（这是给定示例中的dz所需的颜色）。

3. 然后您还可以复制Normalize的功能（因为您似乎不喜欢它）：

   lower = dz.min()
   upper = dz.max()
   colors = plt.cm.jet((dz-lower)/(upper-lower))
   

4. 使用帮助函数：

   def get_colors(inp, colormap, vmin=None, vmax=None):
       norm = plt.Normalize(vmin, vmax)
       return colormap(norm(inp))
   

   现在您可以这样使用它：

   colors = get_colors(dz, plt.cm.jet)