Matplotlib 如何用一张带有颜色条的对数归一化的imshow图绘制原始数据

在数据可视化的过程中，imshow图是一种非常常见的形式。如果数据的分布范围非常广泛，则非常适合使用对数归一化的imshow图。本文将介绍如何使用Matplotlib绘制一个对数归一化的imshow图，并带有颜色条表示原始数据。

基本概念

在数据分布范围非常广泛的情况下，使用默认的线性缩放来可视化数据可能导致一些极端值在图像中无法识别。一个非常好的解决方案是采用对数归一化的数据显示方法。这种方法虽然可以将图像的动态范围保持在可见范围内，但可能会引入一些视觉变形。在Matplotlib中，我们可以使用以下三种方法将数据进行对数归一化：

imshow图是一种用于绘制图像和二维数据的Matplotlib函数。它可以在x和y轴上绘制任意数量的离散坐标或者实值坐标，并用不同的颜色表示不同的数据值。每个像素被赋予一个颜色，该颜色由数据值和颜色映射函数决定。

颜色条（Colorbar）是Matplotlib中用于显示颜色映射函数的重要组件。它可以被认为是一个与主图相连的副图，可以为用户提供对可视化数据的细节和颜色信息。在本文中，我们将使用颜色条来表示原始数据。

首先我们需要引入需要使用的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

接下来，我们使用 NumPy 创建一个随机的2D数组，该数组的值在 $10^{-4}$ 和 $10^2$ 之间分布：

data = np.random.rand(10, 10) * 10000

画出原数据的热力图：

plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()

从图中可以看出，最小值和最大值之间的差异过大，导致大部分的内容都变成了同样的颜色。这种情况下采用归一化缩放是必要的。

下面采用对数归一化来展示数据。

plt.imshow(data, cmap='hot', norm=LogNorm(vmin=1, vmax=10000))
plt.colorbar()
plt.show()

使用 norm=LogNorm(vmin=1, vmax=10000) 进行对数归一化显示，这里 vmin 和 vmax 分别对应最小值和最大值。

颜色条的数据默认为线性的，但我们可以映射其刻度以对数方式显示。

plt.imshow(data, cmap='hot', norm=LogNorm(vmin=1, vmax=10000))
plt.colorbar(format='%.0f')
plt.show()

在颜色条右侧我们添加了一个 format='%.0f' 的项来控制颜色条上的数字格式。这里我们使用一个整数格式。

本文介绍了在Matplotlib中绘制对数归一化的imshow图并添加颜色条表示原始数据的方法。

我们首先介绍了对数归一化的概念，然后介绍了imshow图和颜色条的基本概念。接着通过一个示例，我们演示了如何使用Matplotlib库和NumPy模块创建一个随机的2D数组，并绘制一个对数归一化的imshow图表示原始数据。我们还演示了如何在颜色条中显示真实原始值。

在数据的分布范围非常广泛的情况下，对数归一化imshow图是非常有用和必要的。使用它可以确保我们在可视化数据时不会失去任何重要的信息。我们可以将这种技术用于各种应用，例如地图、气象图、生物学以及金融领域。

在学习和使用Matplotlib绘图技术的过程中，能够参考本文并学会如何使用对数归一化的imshow图，并添加颜色条来表示原始数据，将为您绘图技能和数据可视化的理解提供强有力的支持。