Wie zeichne ich ein log-normalisiertes Imshow-Diagramm mit einer Farbleiste, die die Rohdaten in Matplotlib

Question

Ich benutze Matplotlib log-normalisierte Bilder zu plotten, aber ich möchte die ursprünglichen rohen Bilddaten in der Farbleiste statt dargestellt werden das [0-1] Intervall. Ich habe das Gefühl, dass es eine andere Möglichkeit gibt, dies zu tun, indem man eine Art Normalisierungsobjekt verwendet und die Daten nicht vorher transformiert ... auf jeden Fall könnte es negative Werte im Rohbild geben.

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

def log_transform(im): 
    '''returns log(image) scaled to the interval [0,1]''' 
    try: 
     (min, max) = (im[im > 0].min(), im.max()) 
     if (max > min) and (max > 0): 
      return (np.log(im.clip(min, max)) - np.log(min))/(np.log(max) - np.log(min)) 
    except: 
     pass 
    return im 

a = np.ones((100,100)) 
for i in range(100): a[i] = i 
f = plt.figure() 
ax = f.add_subplot(111) 
res = ax.imshow(log_transform(a)) 
# the colorbar drawn shows [0-1], but I want to see [0-99] 
cb = f.colorbar(res) 

Ich habe versucht, cb.set_array verwenden, aber das scheint nichts zu tun, und cb.set_clim, aber das neu skaliert die Farben vollständig.

Answer 1

Ja, gibt es! Verwenden Sie LogNorm. Hier ist ein Codeauszug aus einem Dienstprogramm, das ich geschrieben habe, um Verwirrungsmatrizen auf einer logarithmischen Skala anzuzeigen.

from pylab import figure, cm 
from matplotlib.colors import LogNorm 
# C = some matrix 
f = figure(figsize=(6.2,5.6)) 
ax = f.add_axes([0.17, 0.02, 0.72, 0.79]) 
axcolor = f.add_axes([0.90, 0.02, 0.03, 0.79]) 
im = ax.matshow(C, cmap=cm.gray_r, norm=LogNorm(vmin=0.01, vmax=1)) 
t = [0.01, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] 
f.colorbar(im, cax=axcolor, ticks=t, format='$%.2f$') 
f.show() 

Answer 2

Wenn Sie nur das Bild wollen einloggen normiert werden (zur Verbesserung der Details), aber nicht die Daten (auf physikalische Werte zu erhalten), dann müssen Sie die Transformation auf dem colormap selbst anwenden. Sie können in dem Kochbuch gegeben mit der Funktion cmap_map() tun: http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/ColormapTransformations