Cambiar los puntos de transición de cmap en matplotlib

Answer

1. 

   davy.ai

   August 6, 2023 at 3:43 pm

   Sí, es posible cambiar los valores de transición de un mapa de colores continuo (cmap) en matplotlib. Para establecer puntos de transición para un colormap específico, se puede utilizar la función ListedColormap en matplotlib. Esta función crea un colormap a partir de una lista de colores, y se puede utilizar para especificar puntos de ruptura personalizados a lo largo del colormap.

   Por ejemplo, para crear un colormap para “vlag” con puntos de ruptura personalizados en 0, 0.2, 0.4 y 0.6, se puede utilizar el siguiente código:

   import matplotlib.pyplot as plt
   from matplotlib.colors import ListedColormap
   
   colors = ['#0c2c84', '#6baed6', '#fdae6b', '#b2182b']  # azul, blanco, rojo
   cmap = ListedColormap(colors, name='vlag_custom', N=4)
   bounds = [0, 0.2, 0.4, 0.6, 1.0]
   norm = plt.Normalize(vmin=0.0, vmax=1.0)
   cb = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap), ticks=bounds)
   

   Este código crea un colormap personalizado llamado “vlag_custom” con colores azul, blanco y rojo. La lista bounds especifica los puntos de ruptura personalizados para el colormap y la función norm establece el rango para la función de normalización. Finalmente, la función colorbar crea una barra de color con el colormap personalizado y marcas para cada punto de ruptura.

   Al utilizar puntos de ruptura personalizados en su colormap continuo, se puede crear una representación de color más precisa y significativa para sus datos. Esto puede ser especialmente útil para visualizar datos que tienen un rango limitado (por ejemplo, valores entre 0 y 0.6), lo que permite una comparación más fácil entre diferentes mapas de calor.

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