gnuplotカラーマップをmatplotlibに変換する

Question

gnuplotからmatplotlibにプロットコードを移植しようとしていますが、色名で指定された不連続なカラーマップを移植するのに苦労しています。 matplotlibでこれを行う方法に関する提案はありますか？

# Establish a 3-section color palette with lower 1/4 in the blues, 
# and middle 1/2 light green to yellow, and top 1/4 reds 
set palette defined (0 'dark-blue', 0.5 'light-blue', \\ 
        0.5 'light-green', 1 'green', 1.5 'yellow', \\ 
        1.5 'red', 2 'dark-red') 
# Establish that the palette range, such that the middle green range corresponds 
# to 0.95 to 1.05 
set cbrange [0.9:1.1] 

Answer 1

バートの機能は非常にいいです。ただし、カラーマップを自分で作成したい場合は、custom_cmap example from the mpl websiteのように辞書を使ってこのようなカラーマップを定義することができます。 matplotlibのために1翻訳：

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

cdict = {'red': ((0.0, 0.0, 0.0), # From 0 to 0.25, we fade the red and green channels 
        (0.25, 0.5, 0.5), # up a little, to make the blue a bit more grey 

        (0.25, 0.0, 0.0), # From 0.25 to 0.75, we fade red from 0.5 to 1 
        (0.75, 1.0, 1.0), # to fade from green to yellow 

        (1.0, 0.5, 0.5)), # From 0.75 to 1.0, we bring the red down from 1 
             # to 0.5, to go from bright to dark red 

     'green': ((0.0, 0.0, 0.0), # From 0 to 0.25, we fade the red and green channels 
        (0.25, 0.6, 0.6), # up a little, to make the blue a bit more grey 

        (0.25, 1.0, 1.0), # Green is 1 from 0.25 to 0.75 (we add red 
        (0.75, 1.0, 1.0), # to turn it from green to yellow) 

        (0.75, 0.0, 0.0), # No green needed in the red upper quarter 
        (1.0, 0.0, 0.0)), 

     'blue': ((0.0, 0.9, 0.9), # Keep blue at 0.9 from 0 to 0.25, and adjust its 
        (0.25, 0.9, 0.9), # tone using the green and red channels 

        (0.25, 0.0, 0.0), # No blue needed above 0.25 
        (1.0, 0.0, 0.0)) 

      } 

cmap = colors.LinearSegmentedColormap('BuGnYlRd',cdict) 

data = 0.9 + (np.random.rand(8,8) * 0.2) # Data in range 0.9 to 1.1 

p=plt.imshow(data,interpolation='nearest',cmap=cmap,vmin=0.9,vmax=1.1) 

plt.colorbar(p) 

plt.show() 

Answer 2

は、私は本当に覚えていないことができ、年間、このスクリプトを使用していたか、または私はそれを得たところ（編集は：いくつか検索した後、thisは元のようですが、 Python3では若干の変更が必要ですが）、カスタムカラーマップを素早く作成するのに多くの助けになりました。それはあなたが場所（0..1）と色を持つ辞書を単に指定することができ、その中から線形カラーマップを作成します。例えばmake_colormap({0:'w',1:'k'})は、白から黒に向かう線形カラーマップを作成します。

import numpy as np 
import matplotlib.pylab as pl 

def make_colormap(colors): 
    from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ColorConverter 
    from numpy import sort 

    z = np.array(sorted(colors.keys())) 
    n = len(z) 
    z1 = min(z) 
    zn = max(z) 
    x0 = (z - z1)/(zn - z1) 

    CC = ColorConverter() 
    R = [] 
    G = [] 
    B = [] 
    for i in range(n): 
     Ci = colors[z[i]]  
     if type(Ci) == str: 
      RGB = CC.to_rgb(Ci) 
     else: 
      RGB = Ci 
     R.append(RGB[0]) 
     G.append(RGB[1]) 
     B.append(RGB[2]) 

    cmap_dict = {} 
    cmap_dict['red'] = [(x0[i],R[i],R[i]) for i in range(len(R))] 
    cmap_dict['green'] = [(x0[i],G[i],G[i]) for i in range(len(G))] 
    cmap_dict['blue'] = [(x0[i],B[i],B[i]) for i in range(len(B))] 
    mymap = LinearSegmentedColormap('mymap',cmap_dict) 
    return mymap 

test1 = make_colormap({0.:'#40004b',0.5:'#ffffff',1.:'#00441b'}) 
test2 = make_colormap({0.:'b',0.25:'w',0.251:'g',0.75:'y',0.751:'r',1:'k'}) 

data = np.random.random((10,10)) 

pl.figure() 
pl.subplot(121) 
pl.imshow(data, interpolation='nearest', cmap=test1) 
pl.colorbar() 

pl.subplot(122) 
pl.imshow(data, interpolation='nearest', cmap=test2) 
pl.colorbar()