如何在matplotlib的嵌套饼图中使用正确的cmap颜色

2024-03-28 10:13:00 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

如何使用正确的np.数组在matplotlib的嵌套饼图中,内部颜色对应于外部颜色的阴影的cmap?在

我尝试使用不同的cmap数组,但是我不明白这些数组是如何转换成cmap颜色的。在

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y =np.array([17, 16, 10, 8 ,6, 5, 5, 4, 3,  17 ,2 ,1, 1, 3, 2 ])
x = np.array([74 ,21 ,5])

fig, ax = plt.subplots()

size = 0.3

cmap = plt.get_cmap("tab20c")

outer_colors = cmap(np.arange(3)*4)
inner_colors = cmap(np.array([1, 2, 5, 6, 9, 10]))

ax.pie(x, radius=1, colors=outer_colors,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.pie(y, radius=1-size, colors=inner_colors,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.set(aspect="equal", title='Pie plot with `ax.pie`')
plt.show()

enter image description here

我希望内部颜色与外部颜色(绿色、蓝色和橙色)的色调相同,但我不知道如何相应地改变它们。在

谢谢!在


Tags: importsizematplotlib颜色asnpplt数组
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-03-28 10:13:00

tab20c颜色贴图每个色调有4个着色。所以它将不可能使用9个子类别。在

A、 扩展每个色调的着色数

matplotlib generic colormap from tab10得到更多的色调。在

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

def categorical_cmap(nc, nsc, cmap="tab10", continuous=False):
    if nc > plt.get_cmap(cmap).N:
        raise ValueError("Too many categories for colormap.")
    if continuous:
        ccolors = plt.get_cmap(cmap)(np.linspace(0,1,nc))
    else:
        ccolors = plt.get_cmap(cmap)(np.arange(nc, dtype=int))
    cols = np.zeros((nc*nsc, 3))
    for i, c in enumerate(ccolors):
        chsv = matplotlib.colors.rgb_to_hsv(c[:3])
        arhsv = np.tile(chsv,nsc).reshape(nsc,3)
        arhsv[:,1] = np.linspace(chsv[1],0.25,nsc)
        arhsv[:,2] = np.linspace(chsv[2],1,nsc)
        rgb = matplotlib.colors.hsv_to_rgb(arhsv)
        cols[i*nsc:(i+1)*nsc,:] = rgb       
    cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(cols)
    return cmap

y =np.array([17, 16, 10, 8 ,6, 5, 5, 4, 3,  17 ,2 ,1, 1, 3, 2 ])
x = np.array([74 ,21 ,5])

fig, ax = plt.subplots()

size = 0.3

cmap = categorical_cmap(3, 10)

outer_colors = cmap(np.array([0, 10, 20]))
ar = np.concatenate((np.arange(1,10), [13,15,17,19], [25,30]))
inner_colors = cmap(ar)

ax.pie(x, radius=1, colors=outer_colors,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.pie(y, radius=1-size, colors=inner_colors,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.set(aspect="equal", title='Pie plot with `ax.pie`')
plt.show()

enter image description here

B、 使用三种不同的颜色贴图

或者,可以使用三种不同的连续颜色贴图,并获取其中的一些颜色。在

^{pr2}$

enter image description here

相关问题 更多 >