Python利用imshow制作自定义渐变填充柱状图/colorbar

目的

在各种各样的理论计算中，常常需要绘制各种填充图，绘制完后需要加渐变填充的colorbar。可是有些软件如VMD，colorbar渲染后颜色分布有些失真，不能较准确的表达各颜色对应的数值。用ps中的渐变填充可以解决该问题，但很多电脑配置较低，不能很好的运行ps。Python也可以直接绘制colorbar，填充颜色就好。如cmap中的bwr渐变本人就比较常用。然而，有时候颜色范围是负数范围多于正数范围（如：colorbar需要表示 [-60，40]这段，蓝色表示负数，红色表示正数，白色应该在colorbar由下往上60%处），bwr渐变将white置于50%处显得不够合理，因此需要自定义填充。本文以imshow() 函数来进行填充柱状图达到自定义colorbar的目的。interpolation=‘bicubic’ 可以很好的做出渐变效果。

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec  9 10:36:54 2020@author: fya
"""import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap,LinearSegmentedColormap
import matplotlib as mplfig, ax = plt.subplots(dpi=96)
ax.set(xlim=(1,10), ylim=(-0.1,101), autoscale_on=False) #创建图像范围a = np.array([[1, 1],[2, 2],[3, 3],[4, 4],[5, 5]])  #每种渐变色分成五段（array五行），数字表示在colormap对应的深浅
print(a.shape)clist=['white','blue'] #线性变化颜色由上面array值 小到大，越小，越白，达到上白下蓝的渐变效果
clist2=['red','white'] #渐变色2，用于白色到红色填充，array越小，越红，达到上红下白的效果
newcmp = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist)
newcmp2 = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist2)plt.imshow(a,cmap=newcmp,interpolation='bicubic',extent=(1,10,0,60))#60%都是蓝色到白色渐变
plt.imshow(a,cmap=newcmp2,interpolation='bicubic',extent=(1,10,60,100)) #白色设置在60%处frame = plt.gca() #读取当前图层
ax.yaxis.tick_right()  #纵坐标移到右边
ax.set_yticklabels(('-80','-60','-40','-20','0','20','40')) #自定义yticks显示的值，第一个label不显示
frame.spines['top'].set_visible(False)  #上框线不显示
frame.spines['bottom'].set_visible(False)
frame.spines['right'].set_visible(False)
frame.spines['left'].set_visible(False)
plt.xticks([]) #x坐标不要plt.show()
fig.savefig('colorbar.tif',dpi=600,format='tif')
print('Done!')#N = 10
#x = np.arange(N) + 0.15
#y = np.random.rand(N)#width = 0.4
#for x, y in zip(x, y):#ax.imshow(a, interpolation='bicubic', extent=(x, x+width, 0, y), cmap=plt.cm.Blues_r)#ax.set_aspect('auto')
#plt.show()

代码2，渐变色分100段

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec  9 10:36:54 2020@author: fanyiang
"""import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap,LinearSegmentedColormap
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
import osfig, ax = plt.subplots(dpi=96)
ax.set(xlim=(1,10), ylim=(-0.1,101), autoscale_on=False)#a = np.array([[1, 1],#[2, 2],#[3, 3],#[4, 4],#[5, 5]])  #每种渐变色分成五段（array五行），数字表示在colormap对应的深浅
avalue=locals()
dfvalue=locals()
for i in range(1,101):avalue['a'+str(i)]=np.array([[i,i]]) #渐变色分为100段，分的更细dfvalue['df'+str(i)]=pd.DataFrame(avalue['a'+str(i)]) #转dataframedf=dfvalue['df'+str(i)]df.to_csv("temp.csv", mode='a',header=None) #暂存csv文件，第一列会把每一次循环的index放进去
df3=pd.read_csv('temp.csv',header=None)#读取csv
df3.columns=['序号','x','y']#column命名，第一列废弃
df3=df3.drop('序号',axis=1)#删除第一列
a=np.array(df3) #转array
print(df3.head())#a=np.vstack((a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10))print(a)clist=['white','blue'] #线性变化颜色由上面array值 小到大
clist2=['red','white']
newcmp = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist)
newcmp2 = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist2)plt.imshow(a,cmap=newcmp,interpolation='bicubic',extent=(1,10,0,60))
plt.imshow(a,cmap=newcmp2,interpolation='bicubic',extent=(1,10,60,100)) #白色设置在60%处frame = plt.gca() #读取当前图层
ax.yaxis.tick_right()  #纵坐标移到右边
ax.set_yticklabels(('-80','-60','-40','-20','0','20','40')) #自定义yticks显示的值，第一个label不显示
frame.spines['top'].set_visible(False)  #上框线不显示
frame.spines['bottom'].set_visible(False)
frame.spines['right'].set_visible(False)
frame.spines['left'].set_visible(False)
plt.xticks([]) #x坐标不要plt.show()
fig.savefig('colorbar.tif',dpi=600,format='tif')
os.remove("temp.csv")  #删除临时的csv文件
print('Done!')#N = 10
#x = np.arange(N) + 0.15
#y = np.random.rand(N)#width = 0.4
#for x, y in zip(x, y):#ax.imshow(a, interpolation='bicubic', extent=(x, x+width, 0, y), cmap=plt.cm.Blues_r)#ax.set_aspect('auto')
#plt.show()

代码3，更改方法2中要暂时存到dataframe的问题

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Dec 11 10:40:53 2020@author: fanyiang
"""import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap,LinearSegmentedColormap
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
import osfig, ax = plt.subplots(dpi=96)
ax.set(xlim=(1,10), ylim=(-0.1,101), autoscale_on=False)#a = np.array([[1, 1],#[2, 2],#[3, 3],#[4, 4],#[5, 5]])  #每种渐变色分成五段（array五行），数字表示在colormap对应的深浅
avalue=locals()
a=[[1,1]]
for i in range(2,1001):avalue['a'+str(i)]=np.array([[i,i]]) #渐变色分为100段，分的更细a=np.vstack((a,avalue['a'+str(i)]))  #直接用vstack来vertical叠加数组
print(a)clist=['white','blue'] #线性变化颜色由上面array值 小到大
clist2=['red','white']
newcmp = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist)
newcmp2 = LinearSegmentedColormap.from_list('chaos',clist2)plt.imshow(a,cmap=newcmp,interpolation='bicubic',extent=(1,10,0,60))
plt.imshow(a,cmap=newcmp2,interpolation='bicubic',extent=(1,10,60,100)) #白色设置在60%处frame = plt.gca() #读取当前图层
ax.yaxis.tick_right()  #纵坐标移到右边
ax.set_yticklabels(('-80','-60','-40','-20','0','20','40')) #自定义yticks显示的值，第一个label不显示
frame.spines['top'].set_visible(False)  #上框线不显示
frame.spines['bottom'].set_visible(False)
frame.spines['right'].set_visible(False)
frame.spines['left'].set_visible(False)
plt.xticks([]) #x坐标不要plt.show()
fig.savefig('colorbar.tif',dpi=600,format='tif')
#os.remove("temp.csv") #删除临时的csv
print('Done!')

注：该方法主要改变在于

a=[[1,1]]
for i in range(2,1001):avalue['a'+str(i)]=np.array([[i,i]]) #渐变色分为100段，分的更细a=np.vstack((a,avalue['a'+str(i)]))  #直接用vstack来vertical叠加数组

效果

效果1

效果2&3

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目的

代码

代码2，渐变色分100段

代码3，更改方法2中要暂时存到dataframe的问题

效果

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