Python 用于对数曲面图的 matplotlib 对数 colored颜色 图

这只是对数 colored颜色 和对数数据的一个例子:

#!/usr/bin/env ipython
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.colors as colors
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X=np.arange(0,401,1);nx= np.size(X)
Y=np.arange(40,200,1);ny = np.size(Y)
X,Y=np.meshgrid(X,Y)
Z = 10000*np.random.random((ny,nx))
Z=np.array(Z)
# ------------------------------------------------------------    
Z_min=np.amin(Z)
Z_max=np.amax(Z)
# ------------------------------------------------------------
norm = colors.LogNorm(vmin=np.nanmin(Z),vmax=np.nanmax(Z),clip=False)
# ------------------------------------------------------------
fig = plt.figure(figsize=(15,5));axs = [fig.add_subplot(131),fig.add_subplot(132),fig.add_subplot(133)]
p0 = axs[0].pcolormesh(X,Y,np.log10(Z),cmap='rainbow',norm=norm);plt.colorbar(p0,ax=axs[0]);
axs[0].set_title('Original method: NOT TO DO!')
p1 = axs[1].pcolormesh(X,Y,Z,cmap='rainbow',norm=norm);plt.colorbar(p1,ax=axs[1])
axs[1].set_title('Normalized colorbar, original data')
p2 = axs[2].pcolormesh(X,Y,np.log10(Z),cmap='rainbow');plt.colorbar(p2,ax=axs[2])
axs[2].set_title('Logarithmic data, original colormap')
plt.savefig('test.png',bbox_inches='tight') 
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So the result is like this:

在第一种情况下，我们使用了对数色彩映射表，并且还获取了数据的对数，因此色彩条不再起作用，因为贴图上的值很小，而我们对色彩条使用了较大的限制. 在中间的图像中，我们使用归一化 colored颜色 条或对数 colored颜色 条，以便很自然地理解图像上是什么以及值是什么.第三种情况是，当我们从数据中提取对数时， colored颜色 条只是显示了我们必须使用的第10次方的力量，以便解释曲线图上的 colored颜色 值.

因此，最后，我建议使用中间方法:使用对数色带和原始数据.