Как сделать цвет одного конца colorbar более темным в matplotlib?

Question

Скажем, у меня есть следующий график:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    

np.random.seed(1)
data =  np.sort(np.random.rand(8,12))
plt.figure()
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap='Blues', vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.show()

Цветная полоса имеет (почти) белый цвет, назначенный самым низким значениям.Как мне сделать его немного темнее?Я хочу, чтобы вместо цветовой шкалы от белого до синего она была от светло-синей до темно-синей.Например, цвет для значения 0 должен быть примерно таким, какой он есть для значения 0,4 на графике выше.

Я нашел это при поиске, но вопрос (иРешения) о том, чтобы сделать все цвета темнее, а это не то, что я ищу.

Answer 1

Использование set_clim - это простой способ настроить цвета так, как вы, вероятно, хотите:

c.set_clim(-0.5, 1.0)

Это устанавливает ограничение цвета (первое значение vmin ивторой vmax).

↳ https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.clim.html

Answer 2

Хотя предложение @ user3483203 очень хорошо, вы все-таки интерполируете карту цветов.Вы можете избежать этого, сначала получив цветовую карту в виде матрицы цветов (на основе исходной интерполяции), а затем выберите часть этой матрицы в качестве своей новой цветовой карты:

import matplotlib as mpl

cmap = mpl.cm.Blues(np.linspace(0,1,20))
cmap = mpl.colors.ListedColormap(cmap[10:,:-1])

Ваш пример становится

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

cmap = mpl.cm.Blues(np.linspace(0,1,20))
cmap = mpl.colors.ListedColormap(cmap[10:,:-1])

np.random.seed(1)
data = np.sort(np.random.rand(8,12))

plt.figure()
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap=cmap, vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.show()

, который дает

, который в этом случае, вероятно, эквивалентен повторно интерполированной карте цветов, так как Blues происходит от некоторогоинтерполяция.

Для других цветовых карт результаты могут быть совсем другими.Например, для jet:

• Нет новой интерполяции, а только подмножество исходной карты цветов (т. Е. Текущего решения):

  

• Использование повторной интерполяции (т. Е. Решение @ user3483203):

  

Answer 3

Просто определите свою собственную цветовую карту:

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

colors = [(0.6, 0.76, 0.98), (0, 0.21, 0.46)] # Experiment with this
cm = LinearSegmentedColormap.from_list('test', colors, N=10)

Затем просто подключите ее для параметра cmap:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    

np.random.seed(1)
data =  np.sort(np.random.rand(8,12))
plt.figure()
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap=cm, vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.show()

И результат: