Блог

Главная - Вопросы по программированию - Проблема с незначительными изменениями и цветовой полосой в matplotlib

Проблема с незначительными изменениями и цветовой полосой в matplotlib

#python #matplotlib

#python #matplotlib

Вопрос:

Это код для построения графика. Здесь у меня две проблемы.

 import matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


#### part where data are loaded and defined######
tab1 = pd.read_table("tab1.txt", delim_whitespace=True) 
tab2 = pd.read_table("tab2.txt", delim_whitespace=True)

delen = (tab1['val2'] / tab1['val3']) *10**9
dist = tab1['val1']
size = abs(tab1['val4'])



m_Es_S0s = tab2['m1'][tab2['#type']==1]
r_Es_S0s = tab2['r1'][tab2['#type']==1]

m_dEs_dS0s = tab2['m1'][tab2['#type']==2]
r_dEs_dS0s = tab2['r1'][tab2['#type']==2]

m_dSphs = tab2['m1'][tab2['#type']==3]
r_dSphs =   tab2['r1'][tab2['#type']==3]

m_Nuclear_SC = tab2['m1'][tab2['#type']==4]
r_Nuclear_SC = tab2['r1'][tab2['#type']==4]

m_GCs_UCDs_cEs = tab2['m1'][tab2['#type']==5]
r_GCs_UCDs_cEs = tab2['r1'][tab2['#type']==5]

m_YMCs = tab2['m1'][tab2['#type']==7]
r_YMCs = tab2['r1'][tab2['#type']==7]


#####part related to figure #########

fig1 = plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
ax = plt.subplot()
ax.tick_params(axis='both', which='both', direction="in")


plt.xticks(fontsize=14) 
plt.yticks(fontsize=14)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')


plt.scatter(delen ,delen/(2*3.141592653*size**2), marker='o', s=80, c=dist, cmap='Greys_r', alpha=0.9, norm=matplotlib.colors.LogNorm(), edgecolors='darkorchid', linewidth=0.5)  


a1=plt.scatter(m_Es_S0s  ,m_Es_S0s/(2*3.141592653*r_Es_S0s**2), marker='o', facecolors='none', edgecolors='mediumblue', linewidth=0.5, s=20)  
a2=plt.scatter(m_dEs_dS0s  ,m_dEs_dS0s/(2*3.141592653*r_dEs_dS0s**2), marker='o', facecolors='none', edgecolors='lightgreen', linewidth=0.5, s=20) 
#a3=plt.scatter(m_dSphs  ,m_dSphs/(2*3.141592653*r_dSphs**2),   marker='o', facecolors='none', edgecolors='red', linewidth=0.5, s=20) 
a4=plt.scatter(m_Nuclear_SC  ,m_Nuclear_SC/(2*3.141592653*r_Nuclear_SC**2),    marker='o', facecolors='none', edgecolors='dodgerblue', linewidth=0.8, s=20) 
#a5=plt.scatter(m_GCs_UCDs_cEs  ,m_GCs_UCDs_cEs/(2*3.141592653*r_GCs_UCDs_cEs**2), marker='o', facecolors='none', edgecolors='dimgrey', linewidth=0.5, s=20) 
a6=plt.scatter(m_YMCs  ,m_YMCs/(2*3.141592653*r_YMCs**2),  marker='o', facecolors='none', edgecolors='olive', linewidth=0.7, s=20)  





plt.clim(1.8,6.8)
cb = plt.colorbar(pad=0.004)
cb.set_label(label='dist', size='medium', weight='bold')
cb.ax.tick_params(labelsize='large',direction='in')





plt.ylabel('yaxis', fontsize=18)  
plt.xlabel('xaxis', fontsize=18)

plt.show()

Результирующий график выглядит следующим образом:

проверьте рис1

Но после раскомментирования a3 и a5 (таким образом, включая больше точек данных на графике) Я теряю все незначительные изменения на своем графике. Рисунок выглядит так

рис2

Это первая проблема, из-за которой я теряю незначительные отметки, я бы хотел их сохранить. Также я хотел бы сохранить все маркеры …. 10^5,10^6,10^7 ……

Другая проблема заключается в том, что цветовая полоса не меняет цвет. Вы можете заметить, что мой cmap =’Greys_r’ и точки на графике в порядке, но цветовая полоса все время сохраняет viridis. Как изменить цветовую полосу на Greys_r?

Tab1 и Tab2 здесь: https://www.dropbox.com/s/gwj72blzallqjl5/tab1.txt?dl=0
https://www.dropbox.com/s/mj4fr8hetsb45eo/tab2.txt?dl=0

Ответ №1:

Попробуйте это, кажется, это работает.

 import matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#### part where data are loaded and defined######
tab1 = pd.read_table("tab1.txt", delim_whitespace=True)
tab2 = pd.read_table("tab2.txt", delim_whitespace=True)

delen = (tab1['val2'] / tab1['val3']) *10**9
dist = tab1['val1']
size = abs(tab1['val4'])



m_Es_S0s = tab2['m1'][tab2['#type']==1]
r_Es_S0s = tab2['r1'][tab2['#type']==1]

m_dEs_dS0s = tab2['m1'][tab2['#type']==2]
r_dEs_dS0s = tab2['r1'][tab2['#type']==2]

m_dSphs = tab2['m1'][tab2['#type']==3]
r_dSphs =   tab2['r1'][tab2['#type']==3]

m_Nuclear_SC = tab2['m1'][tab2['#type']==4]
r_Nuclear_SC = tab2['r1'][tab2['#type']==4]

m_GCs_UCDs_cEs = tab2['m1'][tab2['#type']==5]
r_GCs_UCDs_cEs = tab2['r1'][tab2['#type']==5]

m_YMCs = tab2['m1'][tab2['#type']==7]
r_YMCs = tab2['r1'][tab2['#type']==7]


#####part related to figure #########

fig1 = plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
ax = plt.subplot()
ax.tick_params(axis='both', which='both', direction="in")

plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')


cc = plt.scatter(delen ,delen/(2*3.141592653*size**2), marker='o', s=80, c=dist, cmap='Greys_r', alpha=0.9, norm=matplotlib.colors.LogNorm(), edgecolors='darkorchid', linewidth=0.5)



a1=plt.scatter(m_Es_S0s  ,m_Es_S0s/(2*3.141592653*r_Es_S0s**2), marker='o', facecolors='none', edgecolors='mediumblue', linewidth=0.5, s=20)
a2=plt.scatter(m_dEs_dS0s  ,m_dEs_dS0s/(2*3.141592653*r_dEs_dS0s**2), marker='o', facecolors='none', edgecolors='lightgreen', linewidth=0.5, s=20)
a3=plt.scatter(m_dSphs  ,m_dSphs/(2*3.141592653*r_dSphs**2),   marker='o', facecolors='none', edgecolors='red', linewidth=0.5, s=20)
a4=plt.scatter(m_Nuclear_SC  ,m_Nuclear_SC/(2*3.141592653*r_Nuclear_SC**2),    marker='o', facecolors='none', edgecolors='dodgerblue', linewidth=0.8, s=20)
a5=plt.scatter(m_GCs_UCDs_cEs  ,m_GCs_UCDs_cEs/(2*3.141592653*r_GCs_UCDs_cEs**2), marker='o', facecolors='none', edgecolors='dimgrey', linewidth=0.5, s=20)
a6=plt.scatter(m_YMCs  ,m_YMCs/(2*3.141592653*r_YMCs**2),  marker='o', facecolors='none', edgecolors='olive', linewidth=0.7, s=20)


plt.clim(1.8,6.8)
cb = plt.colorbar(cc,pad=0.004)
cb.set_label(label='dist', size='medium', weight='bold')
#cb.ax.tick_params(labelsize='large',direction='in')

import matplotlib.ticker
## set y ticks
y_major = matplotlib.ticker.LogLocator(base = 10, numticks = 15)
ax.yaxis.set_major_locator(y_major)
y_minor = matplotlib.ticker.LogLocator(base = 10, subs = np.arange(1.0, 10.0) * 0.1, numticks = 20)
ax.yaxis.set_minor_locator(y_minor)
ax.yaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

x_major = matplotlib.ticker.LogLocator(base = 10, numticks = 15)
ax.xaxis.set_major_locator(x_major)
x_minor = matplotlib.ticker.LogLocator(base = 10, subs = np.arange(1.0, 10.0) * 0.1, numticks = 20)
ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor)
ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

plt.ylabel('yaxis', fontsize=18)
plt.xlabel('xaxis', fontsize=18)
#plt.savefig("out1.png")
plt.show()

Вывод рис. здесь.
введите описание изображения здесь

Комментарии:

1. Отлично, большое вам спасибо 🙂 Да, это работает. На правой оси y отмечены галочки … но я постараюсь найти решение для этого, чтобы поместить их в ….. но самая большая проблема решена 🙂

Метки: