Произвольный нелинейный цветовой барьер, изображающий периодическую функцию в matplotlib

Question

Я пытаюсь сгенерировать pcolormesh, где градиент цвета будет меняться в зависимости от нелинейной периодической функции, такой как abs от cos.Пользовательской нормализации должно быть достаточно.До сих пор я пробовал код, приведенный ниже:

class XNormalize(mcolors.Normalize):
    def __call__(self, value, clip=None):
        return np.ma.masked_array(np.abs(np.cos(value)))

Я не уверен, что в этом случае применим отображение self.vmin, self.vmax, поскольку cos может фактически принимать любой ввод.

Код для генерации вывода:

inner_azimuths = np.arange(0, 361, 1)
inner_zeniths = np.arange(50, 55, 1)
inner_values = inner_azimuths * np.ones((5, 361))
fig = plt.figure(tight_layout=True)
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.pcolormesh((inner_azimuths)*np.pi/180.0, inner_zeniths, inner_values, cmap='jet_r', zorder=2, antialiased=True, norm=XNormalize(vmin=0, vmax=2*np.pi))

Вывод в настоящее время выглядит следующим образом:

Я также попробовал следующую функцию:

def distortColorMap(cm,inv = lambda x:x):
    """Inspired from 'make_colormap' in Serenity's answer.

    Inputs : a pre-existing colormap cm, 
            the distorsion function inv

    Output : the distorted colormap"""

    def f(color,inv):
        """In the sequence definition, modifies the position of stops tup[0] according the transformation function.

        Returns the distorted sequence."""
        return map(lambda tup:(inv(tup[0]),tup[1],tup[2]),color)

    # Extract sequences from cm, apply inv
    C = cm.__dict__['_segmentdata']
    cdict = {'red': f(C['red']  ,inv), 'green': f(C['green'],inv), 'blue': f(C['blue'] ,inv)}

    name = 'new_'+cm.__dict__['name']
    return colors.LinearSegmentedColormap(name, cdict)

Бит это тоже не сработало.

Источники: (a) , (b)