Matplotlib-Bildgitters mit Farbskalen

Einführung

Dieses Labor geht darum, mit Matplotlib Bildgitter mit Farbskalen zu erstellen. Der bereitgestellte Beispielcode zeigt, wie man eine gemeinsame Farbskala für jede Zeile oder Spalte eines Bildgitters verwendet.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Bibliotheken importieren

Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, um das Bildgitter mit Farbskalen zu erstellen.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cbook
from mpl_toolkits.axes_grid1 import AxesGrid

Definiere Bilddaten

Wir definieren eine Funktion, die ein Beispielbilddatum und seinen Bereich zurückgibt.

def get_demo_image():
    z = cbook.get_sample_data("axes_grid/bivariate_normal.npy")  ## 15x15 array
    return z, (-3, 4, -4, 3)

Erstelle ein Gitter mit unterer Farbskala

Wir erstellen ein Gitter von 2x2-Bildern mit einer Farbskala für jede Spalte.

def demo_bottom_cbar(fig):
    grid = AxesGrid(fig, 121,  ## ähnlich wie subplot(121)
                    nrows_ncols=(2, 2),
                    axes_pad=0.10,
                    share_all=True,
                    label_mode="1",
                    cbar_location="bottom",
                    cbar_mode="edge",
                    cbar_pad=0.25,
                    cbar_size="15%",
                    direction="column"
                    )

    Z, extent = get_demo_image()
    cmaps = ["herbst", "sommer"]
    for i in range(4):
        im = grid[i].imshow(Z, extent=extent, cmap=cmaps[i//2])
        if i % 2:
            grid.cbar_axes[i//2].colorbar(im)

    for cax in grid.cbar_axes:
        cax.axis[cax.orientation].set_label("Balken")

    ## Dies betrifft alle Achsen, da share_all = True.
    grid.axes_llc.set_xticks([-2, 0, 2])
    grid.axes_llc.set_yticks([-2, 0, 2])

Erstelle ein Gitter mit rechter Farbskala

Wir erstellen ein Gitter von 2x2-Bildern mit einer Farbskala für jede Zeile.

def demo_right_cbar(fig):
    grid = AxesGrid(fig, 122,  ## ähnlich wie subplot(122)
                    nrows_ncols=(2, 2),
                    axes_pad=0.10,
                    label_mode="1",
                    share_all=True,
                    cbar_location="right",
                    cbar_mode="edge",
                    cbar_size="7%",
                    cbar_pad="2%",
                    )
    Z, extent = get_demo_image()
    cmaps = ["frühling", "winter"]
    for i in range(4):
        im = grid[i].imshow(Z, extent=extent, cmap=cmaps[i//2])
        if i % 2:
            grid.cbar_axes[i//2].colorbar(im)

    for cax in grid.cbar_axes:
        cax.axis[cax.orientation].set_label('Foo')

    ## Dies betrifft alle Achsen, da wir share_all = True gesetzt haben.
    grid.axes_llc.set_xticks([-2, 0, 2])
    grid.axes_llc.set_yticks([-2, 0, 2])

Erstelle die Figur und rufe die Funktionen auf

Schließlich erstellen wir die Figur und rufen die Funktionen auf, um die Bildgitters mit Farbskalen zu erstellen.

fig = plt.figure()

demo_bottom_cbar(fig)
demo_right_cbar(fig)

plt.show()

Zusammenfassung

Matplotlib bietet eine einfache Möglichkeit, Bildgitter mit Farbskalen mit dem AxesGrid-Toolkit zu erstellen. In diesem Lab wurde gezeigt, wie man ein Gitter von 2x2-Bildern mit einer Farbskala für jede Spalte und ein Gitter von 2x2-Bildern mit einer Farbskala für jede Zeile erstellt. Indem man diese Schritte befolgt, kann man Bildgitter mit Farbskalen für eigene Datensätze erstellen.