使用Python / Matplotlib绘制基于颜色图的（极性）色轮

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使用Python / Matplotlib绘制基于颜色图的（极性）色轮

python

我正在尝试在Python中创建色轮，最好使用Matplotlib。以下工作正常：

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

xval = np.arange(0, 2*pi, 0.01)
yval = np.ones_like(xval)

colormap = plt.get_cmap('hsv')
norm = mpl.colors.Normalize(0.0, 2*np.pi)

ax = plt.subplot(1, 1, 1, polar=True)
ax.scatter(xval, yval, c=xval, s=300, cmap=colormap, norm=norm, linewidths=0)
ax.set_yticks([])

但是，这种尝试有两个严重的缺点。

首先，当将结果图形保存为矢量（Figure_1.svg）时，色轮（按预期方式）由621种不同形状组成，分别对应于要绘制的不同（x，y）值。尽管结果看起来像个圆圈，但实际上并非如此。我非常希望使用一个实际的圆，该圆由一些路径点和它们之间的Bezier曲线定义，例如matplotlib.patches.Circle。在我看来，这是“正确”的做法，结果看起来更好（没有条纹，更好的渐变，更好的抗锯齿）。

其次（相关），最终绘制的标记（之前的最后几个标记2*pi）与前几个标记重叠。在像素渲染中很难看到，但是如果放大基于矢量的渲染，则可以清楚地看到最后一张光盘与前几张光盘重叠。

我尝试使用其他标记（.或|），但是它们都没有解决第二个问题。

底线：我可以在Python /
Matplotlib中画一个圆，该圆以正确的矢量/贝塞尔曲线方式定义，并具有根据颜色图定义的边缘颜色（否则，为任意颜色渐变）？

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2021-01-20

共1个答案

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我发现的一种方法是生成颜色图，然后将其投影到极轴上。这是一个有效的示例-
尽管其中包括一个令人讨厌的骇客（明确注释）。我敢肯定有一种方法可以调整限制，或者（更难）编写自己的限制Transform来解决它，但是我还没有完全解决这个问题。我以为致电的范围Normalize会做到这一点，但显然不会。

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

fig = plt.figure()

display_axes = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8], projection='polar')
display_axes._direction = 2*np.pi ## This is a nasty hack - using the hidden field to 
                                  ## multiply the values such that 1 become 2*pi
                                  ## this field is supposed to take values 1 or -1 only!!

norm = mpl.colors.Normalize(0.0, 2*np.pi)

# Plot the colorbar onto the polar axis
# note - use orientation horizontal so that the gradient goes around
# the wheel rather than centre out
quant_steps = 2056
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(display_axes, cmap=cm.get_cmap('hsv',quant_steps),
                                   norm=norm,
                                   orientation='horizontal')

# aesthetics - get rid of border and axis labels                                   
cb.outline.set_visible(False)                                 
display_axes.set_axis_off()
plt.show() # Replace with plt.savefig if you want to save a file

这产生

如果您想要戒指而不是轮子，请在此之前plt.show()或plt.savefig

display_axes.set_rlim([-1,1])

这给

按照@EelkeSpaak的注释-
如果按照OP将图形另存为SVG，则以下是处理所得图形的提示：所得SVG图像的小元素相互接触且不重叠。这会导致某些渲染器（Inkscape，Adobe
Reader，可能不在打印中）中的灰色线条模糊。一个简单的解决方案是使用例如Inkscape或Illustrator对每个单独的渐变元素应用较小的缩放比例（例如120％）。请注意，您必须将变换单独应用于每个元素（上述软件提供了自动执行此功能的功能），而不是整个图形，否则无效。

2021-01-20