Python 3.x matplotlib选择2色方案或3色方案

我有一个从集合[-1,0,1]中采样的值的绘图，每个值都映射到一种颜色。但是，可以有一个样本，其中仅出现两个不同的值（[-1,0]、-1,1]、[0,1]），如果出现这种情况，则颜色方案应相应调整

如果唯一值的数量为3，则此代码有效

ax2 = plt.subplot2grid((n_rows , 1), (2, 0))
colors = [(216/255, 24/255, 24/255), (1, 1, 1), (143/255, 188/255, 143/255)]    
positions = df['long'].astype(int) - df['short'].astype(int)
cm = LinearSegmentedColormap.from_list('mycols', colors, N=3)
ax2.pcolorfast(ax2.get_xlim(), ax2.get_ylim(),  positions.values[np.newaxis], cmap=cm, alpha=0.5)    

结果是

我应该如何管理只需要两种颜色的场景

我认为这控制了分段的数量，但我不知道如何解释颜色方案

cm = LinearSegmentedColormap.from_list('colores', colors, N=len(list(set(positions))))

---

如果将颜色设置为numpy数组，则可以按照以下方式执行：

colors[np.isin（[-1,0,1]，sorted（available_values））]

选择所需的颜色。

[-1,0,1]

当然应该是所有可用值的完整列表，并与

颜色

一一对应

请注意，当值是浮点值时，这可能不起作用，因为比较有时不准确

示例代码（未测试）：

---

如果将颜色设置为numpy数组，则可以按照以下方式执行：

colors[np.isin（[-1,0,1]，sorted（available_values））]

选择所需的颜色。

[-1,0,1]

当然应该是所有可用值的完整列表，并与

颜色

一一对应

请注意，当值是浮点值时，这可能不起作用，因为比较有时不准确

示例代码（未测试）：

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通常情况下，不会为每个具有不同值的绘图创建新的颜色贴图，而是更改规格化

据我所知，这里只有值

[-1,0,1]

或使用中的任何子集。因此，可以使用单个规范化作为

plt.Normalize（-1,1）

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


colors = [(216/255., 24/255., 24/255.), (1., 1., 1.), (143/255., 188/255., 143/255.)]
cmap = ListedColormap(colors)
norm=plt.Normalize(-1,1)

combinations = [[-1,0,1],[-1,0],[0,1],[-1,1]]

fig, axes = plt.subplots(nrows=len(combinations), sharex=True)

for combo, ax in zip(combinations, axes):    
    data = np.random.choice(combo, size=(50))

    ax.pcolorfast(np.atleast_2d(data), cmap=cmap, norm=norm, alpha=0.5)
    ax.set_ylabel(combo)

plt.show()

---

通常不会为每个具有不同值的绘图创建新的颜色贴图，而是更改标准化

据我所知，这里只有值

[-1,0,1]

或使用中的任何子集。因此，可以使用单个规范化作为

plt.Normalize（-1,1）

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


colors = [(216/255., 24/255., 24/255.), (1., 1., 1.), (143/255., 188/255., 143/255.)]
cmap = ListedColormap(colors)
norm=plt.Normalize(-1,1)

combinations = [[-1,0,1],[-1,0],[0,1],[-1,1]]

fig, axes = plt.subplots(nrows=len(combinations), sharex=True)

for combo, ax in zip(combinations, axes):    
    data = np.random.choice(combo, size=(50))

    ax.pcolorfast(np.atleast_2d(data), cmap=cmap, norm=norm, alpha=0.5)
    ax.set_ylabel(combo)

plt.show()

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通常您不会创建不同的颜色映射，而是更改标准化，甚至只更改值。这里很难给出有用的答案，因为不清楚如何使用彩色贴图创建绘图。如果你想提供一个，那肯定会很有帮助。你想使用当前方案中相同的颜色，以相同的顺序吗（对于两个值来说是红白的）？@9769953对于[-1，0，1]，映射应该是[red，white，green]。所以如果只有[-1，0]，那么用红色和白色绘制。如果只有[-1,1]，那么只绘制红色和绿色不，我的意思是两种颜色应该是什么。或者这取决于可用的值吗？@ImportanceOfBeingErnest我知道我不提供数据，因为我无法找到一种有效、完整地提供数据的方法。如果不清楚，请问我一个问题，这样我可以更明确地说，您不会创建不同的颜色映射，而是更改规范化，甚至仅更改值。这里很难给出有用的答案，因为不清楚如何使用彩色贴图创建绘图。如果你想提供一个，那肯定会很有帮助。你想使用当前方案中相同的颜色，以相同的顺序吗（对于两个值来说是红白的）？@9769953对于[-1，0，1]，映射应该是[red，white，green]。所以如果只有[-1，0]，那么用红色和白色绘制。如果只有[-1,1]，那么只绘制红色和绿色不，我的意思是两种颜色应该是什么。或者这取决于可用的值吗？@ImportanceOfBeingErnest我知道我不提供数据，因为我无法找到一种有效、完整地提供数据的方法。如果不清楚，那么问我一个问题，这样我就可以更清楚地解释它，而且它是有效的。接受答案，因为这是第一个，但另一个更漂亮lol@Yuca这不是成为第一，或是最漂亮（除非这两个都是问题的要求），而是什么最适合你。我的答案与您自己的代码和尝试的解决方案非常接近，而另一个答案添加了一些内容，以显示事情可能会有什么不同（这对其他读者来说可能更为通用）。我知道这与此无关，但由于这两个答案对我都有效，所以剩下的唯一标准是时间顺序。但是，如果StackOverflow指南倾向于更一般的答案，那么我将更改我的标记并测试它，它会起作用。接受答案，因为这是第一个，但另一个更漂亮lol@Yuca这不是成为第一，或是最漂亮（除非这两个都是问题的要求），而是什么最适合你。我的答案与您自己的代码和尝试的解决方案非常接近，而另一个答案添加了一些内容，以显示事情可能会有什么不同（这对其他读者来说可能更为通用）。我知道这与此无关，但由于这两个答案对我都有效，所以剩下的唯一标准是时间顺序。然而，如果StackOverflow指南倾向于更一般的答案，那么我将改变我的分数