将两个Matplotlib imshow绘图设置为具有相同的颜色映射比例尺

Matplotlib是Python中一个广泛使用的数据可视化库。imshow是Matplotlib中一种用于绘制热图的方法。在一些实际应用中，我们可能需要将两张热图进行比较，但是由于热图颜色映射比例尺不同，导致难以直接进行比较。本文将介绍如何将两个Matplotlib imshow绘图设置为具有相同的颜色映射比例尺。

颜色映射比例尺

在绘制热图时，Matplotlib会自动将每个数据点的值转化为一个颜色值，颜色的深浅程度与对应数据点的值有关。这种转化过程称为颜色映射（colormap），而颜色映射的比例尺（scale）就是决定颜色深浅的核心。

Matplotlib中常用的颜色映射包括jet（渐变的蓝绿黄红颜色），gray（灰度图），coolwarm（深红和蓝色的对称配色）等。这些颜色映射比例尺的范围不同，比如gray默认的比例尺范围是[0,1]，而jet默认的比例尺范围是[-0.1,0.1]。

imshow用法

imshow函数可以通过一个二维数组绘制一个图像。比如下面的代码可以绘制一张10×10的随机噪声热图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(image)
plt.colorbar()
plt.show()

这里用numpy生成了一个10×10的随机噪声矩阵，然后传给了imshow函数。函数默认使用jet颜色映射，并在图像右侧加上了一个颜色条。

同步两张热图比例尺

下面考虑如何将两张热图的颜色映射比例尺设为相同。

我们先来生成两张不同的热图。代码如下：

image1 = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(image1)
plt.title('image1')
plt.colorbar()

image2 = np.random.rand(8, 8)
plt.figure()
plt.imshow(image2)
plt.title('image2')
plt.colorbar()

plt.show()

这里用numpy生成了一个10×10的随机噪声矩阵和一个8×8的随机噪声矩阵，并分别传给了imshow函数。我们将两张热图都绘制出来，并加上了一个标题和颜色标尺。

现在我们来尝试将两张热图的颜色映射比例尺设为相同。具体来说，我们需要确定两张热图中数值最大、最小的值，然后将比例尺设为相同的范围。

def align_clim(image_list):
    # 找到一组图像中的最大最小值
    v_min = min(image.min() for image in image_list)
    v_max = max(image.max() for image in image_list)

    # 设定所有图像的比例尺范围
    for image in image_list:
        image.set_clim(vmin=v_min, vmax=v_max)

align_clim([plt.imshow(image1), plt.imshow(image2)])
plt.show()

这里我们写了一个函数align_clim，它输入一个图像数组，将数组中所有图像的比例尺范围都设定为均一的范围。其中，v_min和v_max分别表示最小值和最大值，使用内置的min和max函数可以方便地计算出。

在函数中，我们遍历了输入的图像数组，并对每张图像使用set_clim方法设置了相同的clim值。最后，我们使用align_clim函数将image1和image2的比例尺范围都设为一致，然后绘制出来。

完整代码

下面是本文的完整代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def align_clim(image_list):
    # 找到一组图像中的最大最小值
    v_min = min(image.min() for image in image_list)
    v_max = max(image.max() for image in image_list)

    # 设定所有图像的比例尺范围
    for image in image_list:
        image.set_clim(vmin=v_min, vmax=v_max)

image1 = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(image1)
plt.title('image1')
plt.colorbar()

image2 = np.random.rand(8, 8)
plt.figure()
plt.imshow(image2)
plt.title('image2')
plt.colorbar()

align_clim([plt.imshow(image1), plt.imshow(image2)])
plt.show()