在Matplotlib中标准化Facecolors使用的颜色图
杰西
首先，我试图在matplotlib中绘制球谐函数，如在mayavi中所见：http ://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/auto/example_spherical_harmonics.html
这是我的位置：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm, colors
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from scipy import special
# Create a sphere
r = 3
pi = np.pi
cos = np.cos
sin = np.sin
phi, theta = np.mgrid[0:pi:50j, 0:2*pi:50j]
x = r * sin(phi) * cos(theta)
y = r * sin(phi) * sin(theta)
z = r * cos(phi)
colorfunction=special.sph_harm(3,4,theta,phi).real
norm=colors.Normalize(vmin = np.min(colorfunction), vmax = np.max(colorfunction), clip = False)
print colorfunction
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
ax.plot_surface(
x, y, z, rstride=1, cstride=1, norm=norm, cmap=cm.jet, facecolors=cm.jet(colorfunction))
plt.show()
这个想法是用来colorfunction根据球谐函数对球体的表面着色。但是，此函数的输出是带有负数的数组。我需要做的是“标准化”此数组，以便它与matplotlib的颜色表配合使用。但是，与这里的答案不同，Color matplotlib plot_surface命令具有表面渐变，其中答案只是通过除以最大元素来简单地进行草率归一化，而我有负数元素，因此将无法正常工作。理想情况下，我想使用matplotlib.colors.Normalize它，但它不能用于Facecolor。
我知道该规范适用于cmap=cm.jet，因为如果我facecolors完全删除参数，则会得到一个新色图，该色图的行为与我的norm功能相同。
这是我问题的症结所在，我无法将规范化的颜色图应用到我的脸色上。有任何想法吗？
这是上面的代码当前生成的图。如您所见，负值将被完全截断，并且信息会丢失，因为颜色图的范围比实际值大得多（因此所有内容看上去都是蓝色的）。
病毒
也许这太琐碎了，但是：
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=cm.jet(norm(colorfunction)))
这正常化colorfunction。同样，通过以下方式定义标准化函数就足够了：
norm = colors.Normalize()
这将自动在0..1之间缩放输入。
结果：
cmap和norm关键字似乎适用于使用Z数据对表面着色的情况，因此在这里没有用。
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