如何在Python项目中利用imshow制作一个渐变填充柱状图-创新互联

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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 mpl

fig, 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()

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