मैं matplotlib

Question

में कच्चे डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाले कलरबार के साथ लॉग-सामान्यीकृत इम्शो प्लॉट कैसे खींच सकता हूं, मैं लॉग-सामान्यीकृत छवियों को साजिश करने के लिए matplotlib का उपयोग कर रहा हूं लेकिन मैं मूल कच्चे छवि डेटा को रंगीन में प्रदर्शित करना चाहता हूं [0-1] अंतराल। मुझे लगता है कि कुछ प्रकार के सामान्यीकरण ऑब्जेक्ट का उपयोग करके और डेटा को पहले से नहीं बदलकर ऐसा करने का एक और matplotlib'y तरीका है ... किसी भी मामले में, कच्चे चित्र में नकारात्मक मान हो सकते हैं।

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

def log_transform(im): 
    '''returns log(image) scaled to the interval [0,1]''' 
    try: 
     (min, max) = (im[im > 0].min(), im.max()) 
     if (max > min) and (max > 0): 
      return (np.log(im.clip(min, max)) - np.log(min))/(np.log(max) - np.log(min)) 
    except: 
     pass 
    return im 

a = np.ones((100,100)) 
for i in range(100): a[i] = i 
f = plt.figure() 
ax = f.add_subplot(111) 
res = ax.imshow(log_transform(a)) 
# the colorbar drawn shows [0-1], but I want to see [0-99] 
cb = f.colorbar(res) 

मैं cb.set_array का उपयोग कर की कोशिश की है, लेकिन वह कुछ भी, और cb.set_clim करने के लिए प्रकट नहीं किया था, लेकिन वह पूरी तरह से रंग rescales।

Answer 1

हाँ, वहाँ है! LogNorm का प्रयोग करें। यहां एक उपयोगिता से कोड उद्धरण दिया गया है जिसे मैंने लॉग स्केल पर भ्रम मैट्रिस प्रदर्शित करने के लिए लिखा था।

from pylab import figure, cm 
from matplotlib.colors import LogNorm 
# C = some matrix 
f = figure(figsize=(6.2,5.6)) 
ax = f.add_axes([0.17, 0.02, 0.72, 0.79]) 
axcolor = f.add_axes([0.90, 0.02, 0.03, 0.79]) 
im = ax.matshow(C, cmap=cm.gray_r, norm=LogNorm(vmin=0.01, vmax=1)) 
t = [0.01, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] 
f.colorbar(im, cax=axcolor, ticks=t, format='$%.2f$') 
f.show() 

Answer 2

तुम सिर्फ छवि जा लॉग-सामान्यीकृत चाहते हैं (विवरण को बढ़ाने के लिए), लेकिन नहीं डेटा (भौतिक मूल्यों को बचाने के लिये), तो आप रंग मैप पर ही परिवर्तन आवेदन करना होगा। http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/ColormapTransformations