Python中的 Matplotlib.colors.BoundaryNorm 类

Matplotlib.colors.BoundaryNorm 是 Matplotlib 库中的一个类，可以用于将数据映射到离散的颜色集合上。

基本用法

该类的实例通常作为 Matplotlib 绘图方法中的 norm 参数传递。首先，需要定义一组分界值，将数据按照这些分界值进行分组。然后，BoundaryNorm 类通过映射对应组的数据与颜色进行匹配。

以下示例演示了如何将一组数据映射到三种颜色上：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import BoundaryNorm
from matplotlib.colors import ListedColormap
import numpy as np

x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
y = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

cmap = ListedColormap(['r', 'g', 'b'])
bounds = [-1, 0, 1]
norm = BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(Z, cmap=cmap, norm=norm)
fig.colorbar(im)

plt.show()

在上面的示例中，我们首先定义了一个二维的点阵数据 Z，该数据的范围在 -1 到 1 之间。然后，我们使用 ListedColormap 定义了三种颜色：红色、绿色和蓝色。接着，我们定义了分界值 bounds，该值确定了数据在哪些范围内应该使用哪种颜色来表示。最后，我们创建了一个 BoundaryNorm 实例 norm，将其传递到 imshow 方法中。

参数详解

• bounds: 分界值。该参数可以是一个数组，代表着等级，也可以是一个整数，代表等级的数量。如果该参数是一个整数，则 BoundaryNorm 会自行计算分界值，从数据的最小值开始，逐步均匀划分为等级数量份；如果该参数是一个数组，则 BoundaryNorm 会使用该数组作为分界值。
• cmap: 颜色映射表。该参数可以是一个预定义的颜色映射表（如 ListedColormap）或者自定义的映射表。
• clip: 是否对数据进行裁剪。如果设置为 True，则数据小于分界值的部分会被设置为分界值的最小值，大于分界值的部分会被设置为分界值的最大值。
• extend: 数据值超出分界值范围时的处理方式。该参数可以是 'neither'（默认）、'both'、'min'或'max'等。

总结

Matplotlib.colors.BoundaryNorm 类是 Matplotlib 库中一个很有用的类，可以将连续的数据映射到离散的颜色集合上。结合 ListedColormap 等其他类一起使用，可以实现更加高级的绘图功能。