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Comment définir la plage de barres de couleurs dans Matplotlib pour mettre en évidence des valeurs de données spécifiques ?
Comment définir la plage de barres de couleurs dans Matplotlib pour mettre en évidence des valeurs de données spécifiques ?
Définir la plage de la barre de couleurs pour spécifier la plage de données
Lors de l'utilisation de la barre de couleurs de Matplotlib, il est souhaitable de définir manuellement la plage de valeurs affichée par la barre de couleurs. Par défaut, la barre de couleurs couvre les valeurs minimales et maximales des données tracées. Cependant, vous souhaiterez peut-être spécifier une plage personnalisée pour améliorer la visualisation de vos données.
Pour définir la plage de la barre de couleurs, vous pouvez utiliser les arguments vmin et vmax lors de la création de la barre de couleurs. Ces arguments spécifient respectivement les valeurs minimale et maximale que la barre de couleurs doit afficher. Les valeurs en dehors de cette plage ne seront pas affichées dans la barre de couleurs.
Par exemple, considérons le code suivant :
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Create a custom colormap
cdict = {
'red' : ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
'green': ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
'blue' : ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}
cm = plt.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)
# Create some data
x = np.arange(0, 10, .1)
y = np.arange(0, 10, .1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)
data = 2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) )
# Plot the data with a custom colorbar range
plt.pcolor(X, Y, data, cmap=cm, vmin=-4, vmax=4)
plt.colorbar()
plt.show()</code>
Dans cet exemple, la plage de la barre de couleurs est définie sur [-4, 4 ]. Cela signifie que la barre de couleurs affichera la gamme complète de la palette de couleurs personnalisée, même si les valeurs des données vont de -5 à 5.
L'utilisation de vmin et vmax vous permet de personnaliser la plage de valeurs affichées dans la barre de couleurs, vous donnant plus de contrôle sur la visualisation de vos données. En spécifiant une plage personnalisée, vous pouvez mettre l'accent sur les valeurs pertinentes pour votre analyse et rendre vos tracés plus efficaces.
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