Зворотна кольорова карта в matplotlib

Мені хотілося б знати, як просто змінити порядок кольорів заданої кольорової карти, щоб використовувати його з plot_surface.

Стандартні кольорові карти також мають зворотні версії. Вони мають однакові імена з _rприкріпленими до кінця. ( Документація тут. )

У matplotlib кольорова карта не є списком, але містить список її кольорів як colormap.colors. І модуль matplotlib.colorsзабезпечує функцію ListedColormap()для генерування кольорової карти зі списку. Таким чином, ви можете змінити будь-яку кольорову карту, виконавши

colormap_r = ListedColormap(colormap.colors[::-1])

Рішення досить просте. Припустимо, ви хочете використовувати схему кольорової карти «осінь». Стандартна версія:

cmap = matplotlib.cm.autumn

Щоб змінити кольоровий спектр кольорової карти, використовуйте функцію get_cmap () та додайте "_r" до назви кольорової карти таким чином:

cmap_reversed = matplotlib.cm.get_cmap('autumn_r')

Оскільки a LinearSegmentedColormapsзаснований на словнику червоного, зеленого та синього кольорів, необхідно змінити кожен елемент:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
def reverse_colourmap(cmap, name = 'my_cmap_r'):
    """
    In: 
    cmap, name 
    Out:
    my_cmap_r

    Explanation:
    t[0] goes from 0 to 1
    row i:   x  y0  y1 -> t[0] t[1] t[2]
                   /
                  /
    row i+1: x  y0  y1 -> t[n] t[1] t[2]

    so the inverse should do the same:
    row i+1: x  y1  y0 -> 1-t[0] t[2] t[1]
                   /
                  /
    row i:   x  y1  y0 -> 1-t[n] t[2] t[1]
    """        
    reverse = []
    k = []   

    for key in cmap._segmentdata:    
        k.append(key)
        channel = cmap._segmentdata[key]
        data = []

        for t in channel:                    
            data.append((1-t[0],t[2],t[1]))            
        reverse.append(sorted(data))    

    LinearL = dict(zip(k,reverse))
    my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL) 
    return my_cmap_r

Дивіться, що це працює:

my_cmap        
<matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap at 0xd5a0518>

my_cmap_r = reverse_colourmap(my_cmap)

fig = plt.figure(figsize=(8, 2))
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15])
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = my_cmap, norm=norm,orientation='horizontal')
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = my_cmap_r, norm=norm, orientation='horizontal')

EDIT

Я не отримую коментар користувача3445587. Він прекрасно працює на кольоровій карті веселки:

cmap = mpl.cm.jet
cmap_r = reverse_colourmap(cmap)

fig = plt.figure(figsize=(8, 2))
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15])
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = cmap, norm=norm,orientation='horizontal')
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = cmap_r, norm=norm, orientation='horizontal')

Але це особливо добре підходить для оголошених на замовлення кольорових карт, оскільки _rдля задекларованих кольорових зображень за замовчуванням немає . Наступний приклад, взятий з http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/custom_cmap.html :

cdict1 = {'red':   ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 0.0, 0.1),
                   (1.0, 1.0, 1.0)),

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 1.0),
                   (0.5, 0.1, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))
         }

blue_red1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap('BlueRed1', cdict1)
blue_red1_r = reverse_colourmap(blue_red1)

fig = plt.figure(figsize=(8, 2))
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15])
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15])

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = blue_red1, norm=norm,orientation='horizontal')
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = blue_red1_r, norm=norm, orientation='horizontal')

Як і в Matplotlib 2.0, існує reversed()метод для ListedColormapта LinearSegmentedColorMapоб'єктів, тож ви просто можете це зробити

cmap_reversed = cmap.reversed()

Ось документація.

Існує два типи LinearSegmentedColormaps. У деяких, _segmentdata наводиться явно, наприклад, для струменя:

>>> cm.jet._segmentdata
{'blue': ((0.0, 0.5, 0.5), (0.11, 1, 1), (0.34, 1, 1), (0.65, 0, 0), (1, 0, 0)), 'red': ((0.0, 0, 0), (0.35, 0, 0), (0.66, 1, 1), (0.89, 1, 1), (1, 0.5, 0.5)), 'green': ((0.0, 0, 0), (0.125, 0, 0), (0.375, 1, 1), (0.64, 1, 1), (0.91, 0, 0), (1, 0, 0))}

Для веселки _segmentdata подається таким чином:

>>> cm.rainbow._segmentdata
{'blue': <function <lambda> at 0x7fac32ac2b70>, 'red': <function <lambda> at 0x7fac32ac7840>, 'green': <function <lambda> at 0x7fac32ac2d08>}

Функції ми можемо знайти у джерелі matplotlib, де вони задані як

_rainbow_data = {
        'red': gfunc[33],   # 33: lambda x: np.abs(2 * x - 0.5),
        'green': gfunc[13], # 13: lambda x: np.sin(x * np.pi),
        'blue': gfunc[10],  # 10: lambda x: np.cos(x * np.pi / 2)
}

Все, що ви хочете, вже зроблено в matplotlib, просто зателефонуйте на cm.revcmap, який обертає обидва типи сегментних даних,

cm.revcmap(cm.rainbow._segmentdata)

Ви повинні зробити цю роботу - ви можете просто створити з цього нового LinearSegmentData. У revcmap повернення функції на основі SegmentData виконується за допомогою

def _reverser(f):
    def freversed(x):
        return f(1 - x)
    return freversed

тоді як інші списки змінюються як звичайно

valnew = [(1.0 - x, y1, y0) for x, y0, y1 in reversed(val)] 

Так що насправді все, що ви хочете, є

def reverse_colourmap(cmap, name = 'my_cmap_r'):
     return mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, cm.revcmap(cmap._segmentdata)) 

Не існує вбудованого способу повернення довільних кольорових карт, але одне просте рішення полягає в тому, щоб насправді не змінювати кольорову панель, а створювати інвертуючий об'єкт Normalize:

from matplotlib.colors import Normalize

class InvertedNormalize(Normalize):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return 1 - super(InvertedNormalize, self).__call__(*args, **kwargs)

Потім ви можете використовувати це з plot_surfaceіншими функціями побудови графіку Matplotlib, виконавши, наприклад,

inverted_norm = InvertedNormalize(vmin=10, vmax=100)
ax.plot_surface(..., cmap=<your colormap>, norm=inverted_norm)

Це буде працювати з будь-якою кольоровою картою Matplotlib.