Python绘制分类图的方法

时间:2022-10-29 22:58:34

前言

遥感影像分类图一般为特定数值对应一类地物,用python绘制时,主要在颜色的映射和对应的图例生成。

plt.matplotlib.colors.listedcolormap支持自定义颜色。matplotlib.patches mpatches对象可以生成一个矩形对象,控制其颜色和地物类型的颜色对应就可以生成地物分类的图例了。具体用法可以自行google和百度。下面给出一个模拟地物分类数据的可视化例子。

代码

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
np.random.seed(0)
data = np.random.randint(0, 3, size=(100,100))
 
colors = dict((
                (0, (0, 255, 0, 255)), # 前三位rgb,255代表256色
                (1, (0, 0, 255, 255)), 
                (2, (255, 255, 0, 255)), 
             ))
 
# 转换为0-1
for k in colors:
    v = colors[k]
    _v = [_v / 255.0 for _v in v]
    colors[k] = _v
    
index_colors = [colors[key] if key in colors else
                (255, 255, 255, 0) for key in range(0, len(colors))]
 
cmap = plt.matplotlib.colors.listedcolormap(index_colors, 'classification', len(index_colors)) # n等于颜色表长度,否则被截断或被重复
# cmap = plt.matplotlib.colors.listedcolormap(['gray', 'orange', 'k'], 'classification')
 
plt.rcparams['font.family'] = 'arial'
plt.rcparams['font.size'] = 10
plt.rcparams['font.weight'] = 'bold'
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3.5), dpi=300)
ax.imshow(data, cmap=cmap, interpolation='none')
 
# 绘制矩形的补丁, 用来生成图例,fig.add_artist()才会在图中显示出来
import matplotlib.patches as mpatches
rectangles = [mpatches.rectangle((0, 0,), 1, 1, facecolor=index_colors[i])
              for i in range(len(index_colors))]
 
labels = ['forest',
          'water',
          'urban']
 
ax.legend(rectangles, labels,
          bbox_to_anchor=(1.4, 0.25), fancybox=true, frameon=false,)
# 取消刻度和标签显示
ax.tick_params(which='major', bottom=0, left=0)
ax.set_xticklabels('')
ax.set_yticklabels('')

效果图:

Python绘制分类图的方法

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/tk20190411/article/details/115799071