5

我正在将 Shapely MultiPolygon 转换为 PatchCollection，并首先像这样为每个多边形着色：

# ldn_mp is a MultiPolygon
cm = plt.get_cmap('RdBu')
num_colours = len(ldn_mp)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
minx, miny, maxx, maxy = ldn_mp.bounds
w, h = maxx - minx, maxy - miny
ax.set_xlim(minx - 0.2 * w, maxx + 0.2 * w)
ax.set_ylim(miny - 0.2 * h, maxy + 0.2 * h)
ax.set_aspect(1)

patches = []
for poly in ldn_mp:
    colour = cm(1. * len(filter(poly.contains, points)) / num_colours)
    patches.append(PolygonPatch(poly, fc=colour, ec='#555555', lw=0.2, alpha=1., zorder=1))
pc = PatchCollection(patches, match_original=True)
ax.add_collection(pc)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.title("Density of NO$^2$ Sensors by Borough")
plt.tight_layout()
plt.show()

但我想根据 PatchCollection 颜色在我的绘图中添加一个颜色条。我不知道该怎么做。创建时要传递cmap关键字pc吗？然后我如何set_array()用我用过的颜色打电话？

4

2 回答 2

6

不久前我遇到了同样的问题。对于每个多边形，我将相应的颜色保存到名为 mycolors 的列表中：

mycolors=[]
...
mycolors.append(SSTvalue)
path_patch = patches.PathPatch(mypath, lw=1)
mypatches.append(path_patch)

我遍历存储在 Shapefile 中的一系列多面体，并将每个补丁存储在一个集合中。之后，我使用存储在列表中的颜色信息绘制多边形，最终将其转换为数组，并添加了一个颜色条：

p = PatchCollection(mypatches, cmap=plt.get_cmap('RdYlBu_r'), alpha=1.0)
p.set_array(array(mycolors))
p.set_clim([np.ma.min(mycolors),np.ma.max(mycolors)])
plt.colorbar(p,shrink=0.5)

可以在此处找到我用来绘制温度值的完整脚本，该脚本用颜色和颜色条来绘制由多边形表示的世界大型海洋生态系统。希望这可以帮助。干杯，特隆德

于 2013-09-06T19:26:15.083 回答
0

无需创建其他列表。假设您在 pandas 或 numpy 数组中工作。

例如：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import PatchCollection
from matplotlib import cm

fig, ax = plt.subplots()
for c_l ,patches in dict_mapindex_mpl_polygon.items():
    color = df_map_elements.loc[c_l, 'stress_level']
    p = PatchCollection(patches,color=cm.Set2(color),lw=.3,edgecolor='k')
    ax.add_collection(p)
ax.autoscale_view()

p.set(array=df_map_elements['stress_level'].values, cmap='Set2')

fig.colorbar(p, label="Stress (index)")

plt.show()
于 2016-06-17T10:22:23.107 回答