Как я могу нарисовать нормализованный логарифмический график imshow с цветовой шкалой, представляющей необработанные данные в matplotlib

Question

Я использую matplotlib для построения нормализованных логарифмических изображений, но мне бы хотелось, чтобы исходные необработанные данные изображения были представлены на цветовой шкале, а не в интервале [0-1]. У меня такое ощущение, что есть более удобный способ сделать это, используя некоторый объект нормализации и не преобразовывая данные заранее ... в любом случае, в необработанном изображении могут быть отрицательные значения.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def log_transform(im):
    '''returns log(image) scaled to the interval [0,1]'''
    try:
        (min, max) = (im[im > 0].min(), im.max())
        if (max > min) and (max > 0):
            return (np.log(im.clip(min, max)) - np.log(min)) / (np.log(max) - np.log(min))
    except:
        pass
    return im

a = np.ones((100,100))
for i in range(100): a[i] = i
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
res = ax.imshow(log_transform(a))
# the colorbar drawn shows [0-1], but I want to see [0-99]
cb = f.colorbar(res)

Я пытался использовать cb.set_array, но это, похоже, ничего не делало, и cb.set_clim, но это полностью меняет цвет.

Answer 1

Да, есть! Используйте LogNorm. Вот отрывок кода из утилиты, которую я написал для отображения матриц путаницы в масштабе журнала.

from pylab import figure, cm
from matplotlib.colors import LogNorm
# C = some matrix
f = figure(figsize=(6.2,5.6))
ax = f.add_axes([0.17, 0.02, 0.72, 0.79])
axcolor = f.add_axes([0.90, 0.02, 0.03, 0.79])
im = ax.matshow(C, cmap=cm.gray_r, norm=LogNorm(vmin=0.01, vmax=1))
t = [0.01, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
f.colorbar(im, cax=axcolor, ticks=t, format='$%.2f$')
f.show()

Answer 2

Если вы хотите, чтобы изображение было нормализовано по журналу (для улучшения деталей), но не для данных (для сохранения физических значений), то вам нужно применить преобразование к самой карте цветов. Вы можете сделать это с помощью функции cmap_map (), приведенной в кулинарной книге: https://scipy -cookbook.readthedocs.io / товар / Matplotlib_ColormapTransformations.html