python - ゼロを中心とした白のカラーマップを作成する

Question

確かに、matplotlib のカラーマップを作成または操作する方法を理解するのは簡単なことではありません。したがって、青 (負) から赤 (正) に変化し、ゼロを中心に白が集中するカラーマップの説明と設定について少し助けを求めています。次に、この cmap を次のように使用したいと思いますcontourf。

1. これは機能しますが、色が逆になります

   cs = plt.contourf(longrid, latgrid,
                     ar[window-1]-bkgrd, levels,
                     cmap = cm.get_cmap('BuRd', len(levels)-1))
   

2. ここでの問題は、BuRd_rゼロ付近の白を取り除くことです

   cs = plt.contourf(longrid, latgrid,
                     ar[window-1]-bkgrd, levels,
                     cmap = cm.get_cmap('BuRd_r', len(levels)-1))
   

これについて何か助けていただければ幸いです。

カラーマップをテストする関数とデータは次のとおりです。

def PlotAnomalyCF(ar,hgrid,latgrid,longrid,outfile,levels,units):                        
    window = 1                                                                           
    tsize = 8                                                                            
    plt.close()                                                                          
    plt.figure(figsize=(11.7,4.3) )                                                      
    plt.clf()                                                                            
    plt.cla()                                                                            

    bkgrd = bn.nanmean(ar[:],0)

    for v in hgrid:OA                                                                    
        plt.subplot(1,len(hgrid),window)                                                 
        plt.title(v,fontsize=tsize)                                                      
        plt.subplots_adjust(left=0.07,bottom=0.75,                                       
                            right=0.98, top=0.92,                                        
                            wspace=0.12,hspace=0.98)                                     
        cs = plt.contourf(longrid,latgrid,                                               
                          ar[window-1]-bkgrd,levels,                                     
                          cmap=cm.get_cmap('BuRd_r',len(levels)-1))                      
        cs.cmap.set_over('r')                                                            
        plt.grid(True)                                                                   
        plt.axis('off')                                                                  
        window += 1                                                                      
    ax = plt.gca()                                                                       
    pos = ax.get_position()                                                              
    l,b,w,h = pos.bounds                                                                 
    print l,b,w,h                                                                        
    cax = plt.axes([l-0.848,b-0.05,0.91,0.02]) # setup colorbar axes                     
    cbar = plt.colorbar(cs,cax=cax,orientation='horizontal')                             
    cl = plt.getp(cbar.ax, 'xticklabels')                                                
    plt.setp(cl, fontsize=8)
    # Add units text                                                                     
    plt.figtext(0.012,0.83,units,fontsize=tsize+1)                                       
    print 'outfile.',outfile                                                             
    plt.savefig(outfile,dpi=900,orientation='landscape',format='pdf')                    
    plt.show()

# Data
hgrid = array([-18, -15, -12,  -9,  -6,  -3,   0,   3,   6,   9,  12,  15,  18])
latgrid = array([ 5.61402391,  4.91227095,  4.21051798,  3.508765  ,  2.80701201,
                  2.10525902,  1.40350602,  0.70175301,  0.        , -0.70175302,
                 -1.40350604, -2.10525907, -2.8070121 , -3.50876514, -4.21051818,
                 -4.91227122, -5.61402427])
longrid = array([-5.625   , -4.921875, -4.21875 , -3.515625, -2.8125  , -2.109375,
                 -1.40625 , -0.703125,  0.      ,  0.703125,  1.40625 ,  2.109375,
                 2.8125  ,  3.515625,  4.21875 ,  4.921875,  5.625   ])
levels = array([-20, -19, -18, -17, -16, -15, -14, -13, -12, -11, -10,  -9,  -8,
                -7,  -6,  -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,   2,   3,   4,   5,
                 6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,  13,  14,  15,  16,  17,  18,
                 19,  20])
units ='$\mathrm{CC_{200}\,[\%]}$'
ar = shape is (13, 17, 17) with max = 82.4 and min = 45.5. It would be easier to just
     generate some random data within these intervals. Alternatively just copy one of the 
     array:
ar[1] = array([[ 46.91224792,  46.21374984,  46.86130719,  47.01021234,
     46.72626813,  46.2288305 ,  46.43835451,  45.79325437,
     45.58271668,  46.35872217,  48.08725987,  48.44553638,
     47.76519316,  47.6366742 ,  48.40425078,  48.77756577,
     49.33566712],
   [ 46.83599932,  46.84286989,  47.33453309,  46.55030976,
     46.80566458,  46.53292035,  47.02261763,  47.41084421,
     47.38724565,  47.91122826,  49.21117552,  49.45223641,
     49.97629913,  50.44165439,  51.08080398,  50.79600723,  49.968034  ],
   [ 47.42288313,  47.07674124,  46.7167639 ,  46.11959218,
     46.95814111,  46.88763807,  47.79510368,  48.50213272,
     49.14340301,  50.0550682 ,  50.96554707,  51.70960776,
     52.76304827,  53.13428506,  53.01955687,  52.57951586,
     51.91245273],
   [ 47.71067291,  47.48154219,  47.40131211,  47.45929857,
     48.46118424,  48.65199823,  49.38156691,  49.86137507,
     50.55394084,  51.96604309,  52.60579898,  53.69096203,
     54.22750101,  54.37757099,  54.31517398,  53.47697773,
     53.41809044],
   [ 48.20779565,  48.58856851,  48.75880829,  49.40822878,
     50.03355014,  51.44922083,  52.00567831,  52.99485667,
     53.69339127,  53.58208129,  53.88588998,  55.24096208,
     55.24137628,  55.38338399,  55.30856415,  55.0329081 ,
     54.58041914],
   [ 49.20063728,  49.81223264,  50.2145489 ,  50.54749112,
     51.44252761,  53.1708726 ,  54.48141824,  55.1337493 ,
     55.86338227,  55.80719304,  56.1060897 ,  56.15050406,
     56.10404113,  56.82550383,  57.12370494,  56.79250814,
     57.21656741],
   [ 50.17222332,  50.78494993,  51.47036476,  51.78513471,
     54.07329312,  55.12136894,  56.63202678,  56.77587861,
     57.60688855,  57.31874243,  57.86532727,  58.38753463,
     58.52204736,  58.8451274 ,  59.17282185,  58.93137673,
     58.90977463],
   [ 51.50642331,  51.51055372,  52.44746806,  53.37696513,
     54.86775802,  56.68992167,  57.90624404,  58.76394172,
     59.64662899,  59.80540837,  59.98355254,  60.05761821,
     59.95848562,  60.54540623,  60.4776266 ,  60.11749116,
     59.74209418],
   [ 51.40396463,  51.48043239,  52.89530187,  53.73500868,
     55.39612502,  56.70178532,  58.07064267,  59.56644298,
     60.47288049,  60.59095081,  61.26474813,  61.20278944,
     61.43807574,  61.1942828 ,  60.40014922,  59.78371327,
     59.50410992],
   [ 51.89656984,  52.18725649,  52.57764233,  54.39502415,
     55.61672911,  57.04180061,  58.54357871,  59.76354498,
     60.24155861,  60.59473182,  60.65985503,  60.92762915,
     60.76726905,  60.47166256,  60.42044548,  60.04043031,
     60.06031171],
   [ 51.69698671,  52.39494994,  52.71685017,  53.65488505,
     54.52480831,  56.33091376,  57.87811829,  58.36719736,
     59.31479758,  59.61329074,  59.81807224,  59.44053305,
     59.25522337,  59.5309563 ,  59.68850776,  59.54046914,
     58.60604327],
   [ 50.81523448,  51.5690217 ,  51.81382216,  52.88514118,
     53.27394887,  54.6941369 ,  55.81938471,  56.85401174,
     57.10874072,  58.55074569,  58.45869901,  57.67496274,
     57.3895956 ,  58.05319653,  58.83009123,  57.90678384,
     56.97717781],
   [ 49.61355365,  49.92298625,  50.56281781,  51.22117266,
     51.98020374,  53.0328832 ,  53.76602714,  54.94396421,
     55.16849545,  55.83033544,  56.19720112,  56.9382048 ,
     57.20669361,  56.76351885,  56.93632305,  56.16428665,  54.7570241 ],
   [ 49.17250426,  49.14663096,  49.86504335,  50.24394193,
     50.84671744,  51.21785439,  51.72667942,  52.8287256 ,
     53.65550669,  53.81801262,  54.62490542,  54.88045696,
     55.27367041,  54.89234901,  54.51005786,  53.57284022,
     52.53966996],
   [ 48.55125023,  48.99467099,  49.80237362,  49.67943854,
     49.45569362,  49.3387854 ,  50.129718  ,  49.94784906,
     51.03357894,  51.73021167,  52.0211617 ,  52.55805334,
     52.22956095,  51.88844202,  50.87410618,  50.39506101,
     49.72117909],
   [ 48.37551433,  48.30812683,  48.45300884,  48.50818535,
     47.76798967,  47.21965588,  47.60764424,  48.21327283,
     48.52370448,  49.95221655,  49.7608777 ,  50.1178807 ,
     50.15020093,  49.4369175 ,  49.16839811,  49.31254753,
     48.03208233],
   [ 46.91675497,  46.45280928,  46.37122283,  46.69881125,
     45.95493853,  46.33296801,  46.15091804,  46.09862998,
     46.31676066,  46.6199912 ,  47.60040926,  48.34096053,
     47.78005438,  48.0951173 ,  48.15291404,  47.21140107,
     46.28884057]]) 

Answer 1

お手持ちのcmapを使うのではなく、自前の制作を徹底していきます。

既にお気づきのように、cmap を使用するときに (色の配列を渡さずに) 色を完全に制御するには、cmap の色数をレベル数 - 1 に等しくする必要があります。

これは、次の例で簡単に実証できます。次の 3 つの原色を使用してカラーマップを作成します。

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


data = numpy.arange(12).reshape(3, 4)

cmap = mcolors.ListedColormap([(0, 0, 1), 
                               (0, 1, 0), 
                               (1, 0, 0)])

ただし、これを 3+1 レベル以外で使用すると、予期しない結果が得られます。

plt.subplot(121)
plt.contourf(data, cmap=cmap, levels=[1, 4, 8, 10])

plt.subplot(122)
plt.contourf(data, cmap=cmap, levels=[1, 4, 8])

plt.show()

したがって、レベルの長さは でなければならないことを示しましたn_colors-1が、3 つの色が必要であり、中間の色が常に表示されるようにするため、レベルの数も偶数にする必要があります。

よし、これでいくつかの基本ルールができたので、基本的に N 色への補間を使用した ListedColormap である LinearSegmentedColormap を作成しましょう。

levs = range(12)
assert len(levs) % 2 == 0, 'N levels must be even.'

cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list(name='red_white_blue', 
                                                 colors =[(0, 0, 1), 
                                                          (1, 1., 1), 
                                                          (1, 0, 0)],
                                                 N=len(levs)-1,
                                                 )
plt.contourf(data, cmap=cmap, levels=levs)
plt.show()

プログラムで、normailzed cmap の中間色が白であることを確認できます。

>>> print cmap(0.5)
(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)

これにより、好きなカラーマップを作成し、それを等高線でうまく使用するために必要なすべての情報が得られることを願っています。