为阶跃函数离散颜色表

Question

我已经绘制的阶梯函数f = 1 or 0取决于2个变量x和y，使得：

0 - >透明

1 - >绿色

I” d喜欢继续使用pcolor(x, y, f, cmap)模块，因为我已经使用pcolor模块绘制不同的数据集，并使用不同的颜色映射表。

如何获得阶梯函数图，以及如何在第一个图上叠加它（因此我需要透明颜色）？

Answer 1

您可以设置颜色图从绿色变为透明（请参见here），然后将其叠加在当前的pcolor上。

作为一个小例子：

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

def heaviside(x): 
    return .5 * (np.sign(x) + 1) 

# set up a linear colormap which is green and only changes alpha 
# (0,1,0,green_alpha) --> (0,1,0,0) 
green_alpha = 0.1 
colors = [(0,1,0,i) for i in np.linspace(green_alpha,0,2)] 
gtrans = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap', colors, N=2) 

#Generate dummy data from 
#http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/pcolor_demo.html 
dx, dy = 0.15, 0.05 
y, x = np.mgrid[slice(-3, 3 + dy, dy), 
       slice(-3, 3 + dx, dx)] 
z = (1 - x/2. + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) 
z = z[:-1, :-1] 

#Plot first colormap 
fig, ax = plt.subplots(1, 1) 
ax.pcolor(x, y, z, cmap='RdYlBu_r') 


#Overlay rectangle using heaviside and transparency 
xmin = -2.; xmax = 2. 
ymin = -2.; ymax = 2. 
#2D product of Heavisides defines a square 
z = ((heaviside(x+xmin) - heaviside(x+xmax)) 
    *(heaviside(y+ymin) - heaviside(y+ymax))) 
ax.pcolor(x, y, z, cmap=gtrans) 

plt.show() 

它看起来像这样，