Matplotlib 颜色映射归一化：可视化非线性数据

简介

在数据可视化中，颜色映射表用于通过颜色来表示数值数据。然而，有时数据分布可能是非线性的，这会使得难以辨别数据的细节。在这种情况下，可以使用颜色映射表归一化以非线性方式将颜色映射表映射到数据上，从而更准确地帮助可视化数据。Matplotlib提供了几种归一化方法，包括SymLogNorm和AsinhNorm，可用于对颜色映射表进行归一化。本实验将演示如何使用SymLogNorm和AsinhNorm将颜色映射表映射到非线性数据上。

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导入所需库

在这一步中，我们将导入必要的库，包括Matplotlib、NumPy和Matplotlib颜色模块。

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

创建合成数据

在这一步中，我们将创建一个由两个波峰组成的合成数据集，一个为负波峰，一个为正波峰，正波峰的幅度是负波峰的八倍。然后我们将应用SymLogNorm来可视化数据。

def rbf(x, y):
    return 1.0 / (1 + 5 * ((x ** 2) + (y ** 2)))

N = 200
gain = 8
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = rbf(X + 0.5, Y + 0.5)
Z2 = rbf(X - 0.5, Y - 0.5)
Z = gain * Z1 - Z2

shadeopts = {'cmap': 'PRGn','shading': 'gouraud'}
colormap = 'PRGn'
lnrwidth = 0.5

应用对称对数归一化（SymLogNorm）

在这一步中，我们将对合成数据应用SymLogNorm并可视化结果。

fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z,
                       norm=colors.SymLogNorm(linthresh=lnrwidth, linscale=1,
                                              vmin=-gain, vmax=gain, base=10),
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both')
ax[0].text(-2.5, 1.5,'symlog')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, vmin=-gain, vmax=gain,
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both')
ax[1].text(-2.5, 1.5, 'linear')

plt.show()

应用反双曲正弦归一化（AsinhNorm）

在这一步中，我们将对合成数据应用AsinhNorm并可视化结果。

fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)

pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z,
                       norm=colors.SymLogNorm(linthresh=lnrwidth, linscale=1,
                                              vmin=-gain, vmax=gain, base=10),
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both')
ax[0].text(-2.5, 1.5,'symlog')

pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z,
                       norm=colors.AsinhNorm(linear_width=lnrwidth,
                                             vmin=-gain, vmax=gain),
                       **shadeopts)
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both')
ax[1].text(-2.5, 1.5, 'asinh')

plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用SymLogNorm和AsinhNorm将颜色映射应用于非线性数据。通过应用这些归一化方法，我们可以更准确地可视化数据，并更轻松地辨别数据的细节。