Заполните область под функцией непрерывной нормализованной цветовой картой - PullRequest
Новая
       48

Заполните область под функцией непрерывной нормализованной цветовой картой

3 голосов
/ 30 января 2020

Это пример, взятый из Mathematica. 

Plot[Abs[Exp[2 I x - x^2/2]], {x, -4, 4}, Filling -> Axis,
FillingStyle -> Automatic,
ColorFunction -> Function[{x, y}, Hue[Rescale[Arg[Exp[2 I x - x^2/2]], {-Pi, Pi}]]],
ColorFunctionScaling -> False]

, который дает следующий рисунок

enter image description here

Я хотел бы сделать эквивалентный сюжет в python. Есть ли эквивалентная опция цветовой функции для matplotlib?

1 Ответ

2 голосов
/ 31 января 2020

Это не так элегантно, как ваш пример Mathematica, но следующий код повторяет ваш пример в matplotlib. Основная идея c состоит в том, чтобы построить функцию в виде невидимого многоугольника, показать изображение нормализованной цветовой карты (используя пользовательскую функцию нормы для переноса значений за пределы ± pi/2), а затем применить к ней полигон функции в качестве обтравочной маски. изображение.

Код: 

# Function (improve smoothness of plot by increasing samples from 500)
x = np.linspace(-4,4,500)
y = abs(np.e**(2j*x - x**2/2))

# Set up figure
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_ylim(ymin=0, ymax=1)

# Plot line without fill
line, = ax.fill(x, y, facecolor='none')

# Reshape x data for applying cmap
img_data = x.reshape(1, x.size)

# Set up norm between + and - pi/2
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-np.pi/2, vmax=np.pi/2)

# Use hsv cmap (cyclic rainbow)
cmap=plt.cm.hsv

# Function to apply norm cyclicly
def f(x):
    return norm(x)%1

# Apply modified norm to img_data
cmap_data = f(img_data)

# Get limits
xmin, xmax = np.min(x), np.max(x)
ymin, ymax = np.min(y), np.max(y)

# Show cmap image
im = ax.imshow(cmap_data, aspect='auto', cmap=cmap, extent=[xmin,xmax,ymin,ymax])

# Clip image along line
im.set_clip_path(line)

Выход:

enter image description here

...