Python中的 Matplotlib.colors.DivergingNorm 类介绍

Matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，而Matplotlib.colors模块中的DivergingNorm类提供了一种数据归一化的方法，它能够将数据映射为归一化的值，进而与颜色方案相匹配，实现数据可视化。

使用方法

使用DivergingNorm类需要先导入Matplotlib，并实例化DivergingNorm类。可以通过以下代码导入：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.colors as colors

# 实例化类对象
norm = colors.DivergingNorm(vcenter=0.0, vmin=None, vmax=None)

上述代码中实例化了一个norm对象，并通过初始化方法传入了一些参数，这些参数将会影响到数据的映射效果：

• vcenter: 中心值，所有数据将以中心值为分界点，分布在两侧；
• vmin: 数据的最小值；
• vmax: 数据的最大值。

norm对象中有一个方法——call(value)。__call__方法接受一个标量值，并将其映射到[0,1]的范围内，这个范围依赖于传入的参数。以下代码列举了绘制彩色条的完整过程：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import randn

# 实例化类对象
norm = colors.DivergingNorm(vcenter=0.0, vmin=-2, vmax=2)

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制彩色条
cmap = plt.cm.viridis
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=cmap, norm=norm, orientation='vertical')
cb.set_label('Some Units')

# 随机生成一些数据
data = 2 * randn(2, 100)

# 绘制散点图，并映射颜色
ax.scatter(data[0], data[1], c=data[0]+data[1], cmap=cmap, norm=norm)

plt.show()

总结

DivergingNorm类是Matplotlib.colors模块中的一个类，主要提供了数据归一化的方法，可以帮助数据在颜色空间中显示。DivergingNorm在数据可视化中具有很高的灵活性，除了本文提到的示例之外，还可以应用于其他场景。