使用matplotlib的示例：调整字体-设置刻度、坐标、colormap和colorbar等

使用matplotlib的示例：调整字体-设置刻度、坐标、colormap和colorbar等

2013-08-09 19:04 27805人阅读 评论(1) 收藏 举报

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Python（71）  matplotlib（11）  Numpy_Scipy（14） 

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使用matplotlib的示例：调整字体-设置刻度、坐标、colormap和colorbar等

1. # -*- coding: utf-8 -*-
2. #**********************************************************
3. import os
4. import numpy as np
5. import wlab #pip install wlab
6. import matplotlib
7. import matplotlib.cm as cm
8. import matplotlib.pyplot as plt
9. from matplotlib.ticker import MultipleLocator
10. from scipy.interpolate import griddata
11. matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'out'
12. matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'out'
13. #**********************************************************
14. FreqPLUS=['F06925','F10650','F23800','F18700','F36500','F89000']
15. #
16. FindPath='/d3/MWRT/R20130805/'
17. #**********************************************************
18. fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
19. axes = plt.subplot(111)
20. axes.cla()#清空坐标轴内的所有内容
21. #指定图形的字体
22. font = {'family' : 'serif',
23. 'color'  : 'darkred',
24. 'weight' : 'normal',
25. 'size'   : 16,
26. }
27. #**********************************************************
28. # 查找目录总文件名中保护F06925，EMS和txt字符的文件
29. for fp in FreqPLUS:
30. FlagStr=[fp,'EMS','txt']
31. FileList=wlab.GetFileList(FindPath,FlagStr)
32. #
33. LST=[]#地表温度
34. EMS=[]#地表发射率
35. TBH=[]#水平极化亮温
36. TBV=[]#垂直极化亮温
37. #
38. findex=0
39. for fn in FileList:
40. findex=findex+1
41. if (os.path.isfile(fn)):
42. print(str(findex)+'-->'+fn)
43. #fn='/d3/MWRT/R20130805/F06925_EMS60.txt'
44. data=wlab.dlmread(fn)
45. EMS=EMS+list(data[:,1])#地表发射率
46. LST=LST+list(data[:,2])#温度
47. TBH=TBH+list(data[:,8])#水平亮温
48. TBV=TBV+list(data[:,9])#垂直亮温
49. #-----------------------------------------------------------
50. #生成格点数据，利用griddata插值
51. grid_x, grid_y = np.mgrid[275:315:1, 0.60:0.95:0.01]
52. grid_z = griddata((LST,EMS), TBH, (grid_x, grid_y), method='cubic')
53. #将横纵坐标都映射到（0，1）的范围内
54. extent=(0,1,0,1)
55. #指定colormap
56. cmap = matplotlib.cm.jet
57. #设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的，即归一化
58. norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=160, vmax=300)
59. #显示图形，此处没有使用contourf #>>>ctf=plt.contourf(grid_x,grid_y,grid_z)
60. gci=plt.imshow(grid_z.T, extent=extent, origin='lower',cmap=cmap, norm=norm)
61. #配置一下坐标刻度等
62. ax=plt.gca()
63. ax.set_xticks(np.linspace(0,1,9))
64. ax.set_xticklabels( ('275', '280', '285', '290', '295',  '300',  '305',  '310', '315'))
65. ax.set_yticks(np.linspace(0,1,8))
66. ax.set_yticklabels( ('0.60', '0.65', '0.70', '0.75', '0.80','0.85','0.90','0.95'))
67. #显示colorbar
68. cbar = plt.colorbar(gci)
69. cbar.set_label('$T_B(K)$',fontdict=font)
70. cbar.set_ticks(np.linspace(160,300,8))
71. cbar.set_ticklabels( ('160', '180', '200', '220', '240',  '260',  '280',  '300'))
72. #设置label
73. ax.set_ylabel('Land Surface Emissivity',fontdict=font)
74. ax.set_xlabel('Land Surface Temperature(K)',fontdict=font) #陆地地表温度LST
75. #设置title
76. titleStr='$T_B$ for Freq = '+str(float(fp[1:-1])*0.01)+'GHz'
77. plt.title(titleStr)
78. figname=fp+'.png'
79. plt.savefig(figname)
80. plt.clf()#清除图形
81. #plt.show()
82. 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：

 

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