Python 配置matplotlib颜色栏以匹配三维曲面值

我试图将快速傅里叶变换的结果显示为2D矩阵（形状：2048x1024）的3D曲面，侧面有一个颜色条，该颜色条应与我的值匹配。 显示器工作正常，但颜色栏的“颜色”和图形的颜色不匹配。我应该如何配置颜色栏和图形以匹配

我试图根据FFT结果设置

vmin

和

vmax

值，但是图形的颜色完全错误。 我也尝试过函数

clim（vmin，vmax）

或方法

。set_clim（vmin，vmax）

，但问题仍然是一样的

这是我的密码：

rp

是一个2048x1024矩阵

将numpy导入为np
从派拉布进口*
从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D
图（2，figsize=（9.6，7.2））
ax1=gca（投影=3d'）
X=np.arange（0，1024）
Y=np.arange（02048）
十、 Y=np.meshgrid（X，Y）
Z=20*np.log10（绝对值）
#绘制曲面。
surf1=ax1.plot_曲面（X，Y，Z，cmap='jet'，抗锯齿=False，vmin=np.min（Z），vmax=np.max（Z））
#添加将值映射到颜色的颜色栏。
色条（surf1）
标题（“3D频率剖面”）
show（）

以下是我在不为颜色栏配置

vmin

和

vmax

值的情况下得到的结果。“最大颜色”（红色）与“最大长矛”不匹配，“颜色栏最大值”和“最小值”与图表中的“我的最小值”和“最大值”不匹配（注意：最小值=-24，最大值=145）

下面是我设置

vmin

和

vmax

时得到的结果。所有图形的阴影大致相同，而我应该有两个红色的长矛

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有什么想法吗？

我想你只需要在Matplotlib中使用一个可映射的

东西，比如：

import matplotlib.pyplot as plt

mappable = plt.cm.ScalarMappable()
mappable.set_array(Z)

然后使用
cmap
和
norm
从该映射调用
plot\u surface
，例如：

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, linewidth=0, antialiased=False)

然后，您可以将此可映射项用于
颜色栏
：

plt.colorbar(mappable)

这应该使用默认颜色贴图，但可以手动指定为：

mappable = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis)

Viridis是一个很好的“感知统一”颜色图，请参见上面的视频，了解为什么Matlab的
jet
几乎总是一个不好的选择，以及为什么它比更现代的默认
parula

这似乎是在重复使用Z中的“垂直”高度和颜色数据，因此我建议使用
imshow
，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X, Y = np.meshgrid(
    np.linspace(-2, 2, 128),
    np.linspace(-2, 2, 128),
)
Z = np.exp(-(X ** 2 + Y ** 2)) * 3 + 5

mappable = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis)
mappable.set_array(Z)
mappable.set_clim(5, 8) # optional

fig = plt.figure(figsize=(10,4))

ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, linewidth=0, antialiased=False)

ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.imshow(Z, cmap=mappable.cmap, norm=mappable.norm, extent=(
    np.min(X), np.max(X), np.min(Y), np.max(Y)), interpolation='none')

plt.colorbar(mappable)
plt.tight_layout()

给我：


我发现第二个非3D绘图让我更容易看到发生了什么
我终于找到了问题的原因。问题是
colormap
对于图形的步幅（如果我理解得很好的话，这是它的分辨率）。更准确地说，它使用
cstride*rstride
的曲面来平均曲面上信号的能量，并使贴图的颜色对应于该平均值。我的长矛真的很薄，这就是为什么它们的树荫不好的原因。
我必须用较小的值指定参数
cstride
和
rstride
。因为它们的默认值是10

所以现在我有：

图（1，figsize=（12,6））
X=np.arange（0，1024）
Y=np.arange（02048）
十、 Y=np.meshgrid（X，Y）
Z=20*np.log10（绝对值）
mappable=cm.ScalarMappable（）
可映射的集合数组（Z）
suptitle（“频率剖面的3D图和2D图”）
ax1=子地块（121，投影=3d'）
ax1.绘制曲面（X，Y，Z，cmap=mappable.cmap，norm=mappable.norm，线宽=0，
抗锯齿=假，cstride=10，rstride=1）
ax2=子批次（122）
ax2.imshow（Z，cmap=mappable.cmap，norm=mappable.norm，
范围=（np.min（X）、np.max（X）、np.min（Y）、np.max（Y）），
插值=无）
颜色栏（可映射）
show（）

注意：我可以保留cstride的默认值，因为我只需要更改
行
步幅。但这可能对其他人有所帮助

这是我得到的结果，它对应于我想要的。

NB2：小心减少步幅，输入数据越大，脚本速度越慢。
为什么不使用？3d绘图通常很难解释。此外，@SamMason imshow显示的2D图像可能足够了，但我的要求是使用3D绘图来显示信号的功率（Z轴）。我尝试过使用不同的
cmap
值，例如
bwr
或
PuOr
，但问题仍然存在。有没有关于彩色地图而不是喷气式飞机的建议？我完全同意你的意见，我只能使用
imshow
绘图。而且我没有任何问题。我真正的问题是关于颜色栏的配置，因为最大颜色是黄色，对吗？所以我在3D图上的“两个”长矛应该是黄色的，但不是。如果我没有指定
vmin
和
vmax
值，那么最大值似乎位于边缘，这是错误的。因此，要么我的配置被破坏，要么我这里的matplotlib有一个bug。顺便谢谢你的帮助！