分类：Python（71） 
matplotlib（11） Numpy_Scipy（14）
matplotlib（11） Numpy_Scipy（14）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
使用matplotlib的示例：调整字体-设置刻度、坐标、colormap和colorbar等
- # -*- coding: utf-8 -*-
- #**********************************************************
- import os
- import numpy as np
- import wlab #pip install wlab
- import matplotlib
- import matplotlib.cm as cm
- import matplotlib.pyplot as plt
- from matplotlib.ticker import MultipleLocator
- from scipy.interpolate import griddata
- matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'out'
- matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'out'
- #**********************************************************
- FreqPLUS=['F06925','F10650','F23800','F18700','F36500','F89000']
- #
- FindPath='/d3/MWRT/R20130805/'
- #**********************************************************
- fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
- axes = plt.subplot(111)
- axes.cla()#清空坐标轴内的所有内容
- #指定图形的字体
- font = {'family' : 'serif',
- 'color' : 'darkred',
- 'weight' : 'normal',
- 'size' : 16,
- }
- #**********************************************************
- # 查找目录总文件名中保护F06925，EMS和txt字符的文件
- for fp in FreqPLUS:
- FlagStr=[fp,'EMS','txt']
- FileList=wlab.GetFileList(FindPath,FlagStr)
- #
- LST=[]#地表温度
- EMS=[]#地表发射率
- TBH=[]#水平极化亮温
- TBV=[]#垂直极化亮温
- #
- findex=0
- for fn in FileList:
- findex=findex+1
- if (os.path.isfile(fn)):
- print(str(findex)+'-->'+fn)
- #fn='/d3/MWRT/R20130805/F06925_EMS60.txt'
- data=wlab.dlmread(fn)
- EMS=EMS+list(data[:,1])#地表发射率
- LST=LST+list(data[:,2])#温度
- TBH=TBH+list(data[:,8])#水平亮温
- TBV=TBV+list(data[:,9])#垂直亮温
- #-----------------------------------------------------------
- #生成格点数据，利用griddata插值
- grid_x, grid_y = np.mgrid[275:315:1, 0.60:0.95:0.01]
- grid_z = griddata((LST,EMS), TBH, (grid_x, grid_y), method='cubic')
- #将横纵坐标都映射到（0，1）的范围内
- extent=(0,1,0,1)
- #指定colormap
- cmap = matplotlib.cm.jet
- #设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的，即归一化
- norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=160, vmax=300)
- #显示图形，此处没有使用contourf #>>>ctf=plt.contourf(grid_x,grid_y,grid_z)
- gci=plt.imshow(grid_z.T, extent=extent, origin='lower',cmap=cmap, norm=norm)
- #配置一下坐标刻度等
- ax=plt.gca()
- ax.set_xticks(np.linspace(0,1,9))
- ax.set_xticklabels( ('275', '280', '285', '290', '295', '300', '305', '310', '315'))
- ax.set_yticks(np.linspace(0,1,8))
- ax.set_yticklabels( ('0.60', '0.65', '0.70', '0.75', '0.80','0.85','0.90','0.95'))
- #显示colorbar
- cbar = plt.colorbar(gci)
- cbar.set_label('$T_B(K)$',fontdict=font)
- cbar.set_ticks(np.linspace(160,300,8))
- cbar.set_ticklabels( ('160', '180', '200', '220', '240', '260', '280', '300'))
- #设置label
- ax.set_ylabel('Land Surface Emissivity',fontdict=font)
- ax.set_xlabel('Land Surface Temperature(K)',fontdict=font) #陆地地表温度LST
- #设置title
- titleStr='$T_B$ for Freq = '+str(float(fp[1:-1])*0.01)+'GHz'
- plt.title(titleStr)
- figname=fp+'.png'
- plt.savefig(figname)
- plt.clf()#清除图形
- #plt.show()
- print('ALL -> Finished OK')
上面的例子中，每个保存的图，都是用同样的colormap，并且每个图的颜色映射值都是一样的，也就是说第一个图中如果200表示蓝色，那么其他图中的200也表示蓝色。
示例的图形如下：
- 顶
- 2
- 踩
- 2