Matplotlib Cmap Binäre Optionen

Cm (colormap) Dieses Modul bietet einen großen Satz von Farbmaps, Funktionen für die Registrierung neuer Farbmaps und für das Erhalten einer Farbkarte nach Namen und eine Mixin-Klasse für das Hinzufügen von Farbmapping-Funktionalität. Klasse matplotlib. cm. ScalarMappable (normNone cmapNone) Dies ist eine Mixin-Klasse, um skalare Daten in RGBA-Mapping zu unterstützen. Der ScalarMappable nutzt die Datennormierung, bevor er RGBA-Farben aus der angegebenen Farbkarte zurückgibt. Das Normalisierungsobjekt, das Daten, typischerweise in das Intervall 0, 1 skaliert. Wenn Keine. Normale Vorgaben zu einem colours. Normalize Objekt, das seine Skalierung auf der Grundlage der ersten verarbeiteten Daten initialisiert. Die Farbkarte, die verwendet wird, um normalisierte Datenwerte auf RGBA-Farben abzubilden. Fügen Sie einen Eintrag zu einem Wörterbuch von Booleschen Flags hinzu, die auf True gesetzt sind, wenn das Mappable geändert wird. Autoscale die Skalargrenzen auf der Normalinstanz mit dem aktuellen Array Autoscale die Skalargrenzen auf der Norminstanz mit dem aktuellen Array, Ändern nur Grenzen, die kein sind. Aufrufen, wann immer das Mappable geändert wird, um alle CallbackSM-Zuhörer an das 8216changed8217-Signal zu benachrichtigen Hat sich seit der letzten Überprüfung geändert, Rückgabe True else return False Die Colormap-Instanz dieses ScalarMappable. Die letzte Farbleiste, die mit diesem ScalarMappable verbunden ist. Kann nicht sein. Rückgabe der Array Rückgabe der Min, max der Farbgrenzen für Bildskalierung Rückgabe der Colormap Die Normalisierungsinstanz dieses ScalarMappable. Setzen Sie das Bild-Array aus dem numpy-Array A setzen Sie die Normgrenzen für die Bildskalierung ein, wenn vmin eine length2-Sequenz ist, interpretieren Sie es als (vmin, vmax), das zur Unterstützung von setp verwendet wird. ACCEPTS: Eine Längen-2-Sequenz von Floats setzt die Colormap für Luminanzdaten ACCEPTS: ein Colormap oder ein registrierter Colormap-Name setzt die Normalisierungsinstanz zurück. Gibt ein normalisiertes rgba-Array entsprechend x zurück. Im Normalfall ist x eine 1-D - oder 2-D-Sequenz von Skalaren, und das entsprechende ndarray von rgba-Werten wird zurückgegeben, basierend auf der Norm und der Farbkarte, die für diese ScalarMappable gesetzt wurde. Es gibt einen speziellen Fall, für die Bearbeitung von Bildern, die bereits rgb oder rgba sind, wie sie aus einer Bilddatei gelesen wurden. Wenn x ein ndarray mit 3 Dimensionen ist und die letzte Dimension entweder 3 oder 4 ist, dann wird es als rgb oder rgba Array behandelt, und es wird kein Mapping durchgeführt. Wenn die letzte Dimension 3 ist, wird das Alpha-Kwarg (Standardeinstellung 1) verwendet, um die Transparenz auszufüllen. Wenn die letzte Dimension 4 ist, wird das Alpha-Kwarg ignoriert, es ersetzt nicht das bereits vorhandene Alpha. Ein ValueError wird angehoben, wenn die dritte Dimension anders als 3 oder 4 ist. In beiden Fällen, wenn Bytes False (Standard) ist, wird das rgba-Array im 0-1-Bereich schwimmt, wenn es True ist. Das zurückgegebene rgba-Array wird uint8 im Bereich von 0 bis 255 sein. Wenn die Norm falsch ist, wird keine Normalisierung der Eingangsdaten durchgeführt, und es wird angenommen, dass sie bereits im Bereich (0-1) liegt. Anmerkung: Diese Methode geht davon aus, dass die Eingabe gut erachtet wird. Sie prüft nicht auf Anomalien, wie z. B. x ein maskiertes rgba-Array oder ein ganzzahliger Typ als uint8 ist oder ein Gleitpunkt-Rgba-Array mit Werten außerhalb des 0-1-Bereichs ist . Matplotlib. cm Getcmap (nameNone lutNone) Holen Sie sich eine Colormap-Instanz, die auf rc-Werte zurückgesetzt wird, wenn name none ist. Colormaps, die mit registercmap () hinzugefügt wurden, haben Vorrang vor eingebauten Colormaps. Wenn es nicht ist, muss es eine Ganzzahl sein, die die Anzahl der Einträge enthält, die in der Nachschlagetabelle gewünscht werden, und der Name muss ein Standardmpl Colormap-Name sein. Matplotlib. cm Registercmap (nameNone. CmapNone. DataNone. LutNone) Füge eine Farbkarte zu dem von getcmap () erkannten Set hinzu. Es kann auf zwei Arten verwendet werden: Im ersten Fall muss cmap eine matplotlib. colors. Colormap Instanz sein. Der Name ist optional, wenn nicht vorhanden, der Name ist das Namensattribut des cmap. Im zweiten Fall werden die drei Argumente an den LinearSegmentedColormap Initialisierer übergeben und die resultierende Farbkarte wird registriert. Matplotlib. cm Revcmap (data) Kann nur Spezifikationsdaten im Wörterbuchformat behandeln. Kopieren Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom und das Matplotlib Entwicklungsteam 2012 - 2016 Das Matplotlib Entwicklungsteam. Letzte Aktualisierung am 16. Januar 2017. Erstellt mit Sphinx 1.5.1.Choosing Colormaps Die Idee hinter der Wahl einer guten Farbkarte ist, eine gute Darstellung in 3D-Farbraum für Ihren Datensatz zu finden. Die beste Farbkarte für jeden gegebenen Datensatz hängt von vielen Dingen ab: Ob Form - oder Metrikdaten (Ware) Ihr Wissen über den Datensatz (zB gibt es einen kritischen Wert, von dem die anderen Werte abweichen) Wenn es eine intuitive Farbe gibt Schema für den Parameter, den Sie plotten Wenn es einen Standard im Feld gibt, kann das Publikum erwarten Für viele Anwendungen ist eine perzeptuell einheitliche Farbkarte die beste Wahl 8212 eine, in der gleiche Schritte in Daten als gleiche Schritte im Farbraum wahrgenommen werden. Forscher haben festgestellt, dass das menschliche Gehirn Veränderungen in der Helligkeit Parameter als Änderungen in den Daten viel besser als zum Beispiel Veränderungen in Farbton wahrnimmt. Daher werden Farbmaps, die durch die Farbkarte monoton zunehmende Leichtigkeit aufweisen, vom Betrachter besser interpretiert. Ein wunderbares Beispiel für perzeptuell einheitliche Farbkarten ist colorcet. Farbe kann in 3D-Raum auf verschiedene Weise dargestellt werden. Eine Möglichkeit, Farbe zu repräsentieren, benutzt CIELAB. In CIELAB ist der Farbraum durch Leichtigkeit, Rot-Grün und Gelb-Blau dargestellt. Der Helligkeitsparameter kann dann verwendet werden, um mehr darüber zu erfahren, wie die matplotlib-Farbmaps von den Zuschauern wahrgenommen werden. Eine hervorragende Startressource für das Lernen über die menschliche Wahrnehmung von Farbkarten ist von IBM. Klassen von Farbmaps Farbmaps werden oft in mehrere Kategorien aufgeteilt, basierend auf ihrer Funktion (siehe z. B. Moreland): Sequentiell: Veränderung der Helligkeit und oft Sättigung der Farbe inkrementell, oft mit einem einzigen Farbton sollte für die Darstellung von Informationen verwendet werden, die Bestellung haben. Divergenz: Veränderung der Leichtigkeit und evtl. Sättigung von zwei verschiedenen Farben, die sich in der Mitte in ungesättigter Farbe treffen, sollten verwendet werden, wenn die zu zeichnende Information einen kritischen Mittelwert hat, wie zB Topographie oder wenn die Daten um Null abweichen. Qualitativ: oft sind verschiedene Farben verwendet werden, um Informationen darzustellen, die keine Bestellung oder Beziehungen haben. Leichtigkeit von matplotlib-Farbmaps Hier untersuchen wir die Helligkeitswerte der matplotlib-Farbmaps. Beachten Sie, dass einige Unterlagen über die Farbmaps verfügbar sind (list-colormaps). Sequenziell Für die sequenziellen Diagramme erhöht sich der Helligkeitswert monoton durch die Farbmaps. Das ist gut. Einige der Werte in den Farbpunkten reichen von 0 bis 100 (binär und die andere Graustufen), und andere beginnen um. Diejenigen, die einen kleineren Bereich haben, haben dementsprechend einen kleineren Wahrnehmungsbereich. Beachten Sie auch, dass die Funktion unter den Farbmaps variiert: einige sind ungefähr linear und andere sind mehr gekrümmt. Sequential2 Viele der Werte aus den Sequential2-Plots sind monoton zunehmend, aber einige (Herbst, Cool, Frühling und Winter) Plateau oder sogar gehen Sie auf und ab im Raum. Andere (afmhot, Kupfer, Gistheat und heiß) haben Knicke in den Funktionen. Daten, die in einer Region der Farbkarte dargestellt werden, die sich auf einem Plateau oder Knick befindet, führen zu einer Wahrnehmung der Streifenbildung der Daten in diesen Werten in der Farbkarte (siehe mycarta-banding für ein hervorragendes Beispiel dafür). Divergieren Für die divergierenden Karten wollen wir monoton zunehmende Werte bis zu einem Maximum haben, das nahe sein sollte, gefolgt von monoton abnehmenden Werten. Wir suchen nach ungefähr gleichen Minimalwerten an entgegengesetzten Enden der Farbkarte. Durch diese Maßnahmen sind BrBG und RdBu gute Optionen. Coolwarm ist eine gute Option, aber es doesn8217t überspannen eine breite Palette von Werten (siehe Graustufen Abschnitt unten). Qualitative qualitative Farbkarten sind nicht darauf gerichtet, perzeptive Karten zu sein, aber der Blick auf den Helligkeitsparameter kann das für uns überprüfen. Die Werte bewegen sich überall in der Farbkarte und sind eindeutig nicht monoton zunehmend. Diese wären keine guten Optionen für die Verwendung als perzeptuelle Farbmaps. Sonstiges Einige der verschiedenen Farbkarten haben besondere Verwendungen, für die sie erstellt wurden. Zum Beispiel scheinen Gistearth, Ozean und Terrain alle für das Plotten von Topographie (grünbraun) und Wassertiefen (blau) zusammen zu schaffen. Wir würden erwarten, eine Divergenz in diesen Farbpunkten zu sehen, dann, aber mehrere Knicke sind vielleicht nicht ideal, wie in Gistearth und Terrain. CMRmap wurde erstellt, um gut in Graustufen umzuwandeln, obwohl es scheint, einige kleine Knicke zu haben. Cubehelix wurde geschaffen, um in Helligkeit und Farbton gleichmäßig zu wechseln, scheint aber einen kleinen Buckel im grünen Farbton zu haben. Die häufig verwendete Jet-Farbkarte ist in diesem Satz von Farbmaps enthalten. Wir können sehen, dass die Werte in der gesamten Farbkarte sehr unterschiedlich sind und es eine schlechte Wahl für die Darstellung von Daten für die Zuschauer sind, um perzeptuell zu sehen. Sehen Sie eine Erweiterung auf diese Idee bei mycarta-jet. Graustufenumwandlung Es ist wichtig, auf die Umwandlung in Graustufen für Farbplots zu achten, da sie auf Schwarzweißdruckern gedruckt werden können. Wenn nicht sorgfältig betrachtet, können Ihre Leser am Ende mit unentzifferbaren Plots, weil die Graustufen ändert sich unvorhersehbar durch die Farbkarte. Die Umwandlung in Graustufen erfolgt in vielerlei Hinsicht. Einige der besseren verwenden eine lineare Kombination der rgb-Werte eines Pixels, aber gewichtet nach dem, wie wir die Farbintensität wahrnehmen. Eine nichtlineare Methode der Umwandlung in Graustufen ist, die Werte der Pixel zu verwenden. Im Allgemeinen gelten ähnliche Prinzipien für diese Frage, wie sie es tun, um eine Information perceptual zu präsentieren, dh wenn eine Farbkarte gewählt wird, die monoton in Werten zunimmt, wird sie in einer vernünftigen Weise auf Graustufen drucken. In diesem Sinne sehen wir, dass die Sequentiellen Farbpakete in Graustufen angemessene Darstellungen haben. Einige der Sequential2-Farbkarten haben anständig genug Graustufen-Darstellungen, obwohl einige (Herbst, Frühling, Sommer, Winter) sehr wenig Graustufenwechsel haben. Wenn eine Farbkarte wie diese in einer Handlung verwendet wurde und dann die Handlung auf Graustufen gedruckt wurde, kann eine Menge der Informationen auf die gleichen Grauwerte abbilden. Die divergierenden Farbmaps variieren meist von dunklerem Grau an den Außenkanten zu Weiß in der Mitte. Einige (PuOr und seismische) sind auf einer Seite merklich dunkler grau als die anderen und sind daher nicht sehr symmetrisch. Coolwarm hat eine kleine Reichweite von Graustufen und würde auf eine einheitlichere Handlung drucken, verliert viel Detail. Beachten Sie, dass überlagerte, beschriftete Konturen dazu beitragen können, zwischen einer Seite der Farbskala und der anderen zu unterscheiden, da die Farbe nicht verwendet werden kann, sobald eine Handlung auf Graustufen gedruckt wird. Viele der qualitativen und ähnlichen Farbkarten wie Accent, hsv und Jet wechseln von dunkler zu leichter und zurück zu dunklerem Grau in der Farbkarte. Dies würde es für einen Betrachter unmöglich machen, die Informationen in einer Handlung zu interpretieren, sobald sie in Graustufen gedruckt ist. Farb-Sehstörungen Es gibt viele Informationen über die Farbblindheit (z. B. Colorblindness). Darüber hinaus gibt es Werkzeuge zur Verfügung, um Bilder zu konvertieren, wie sie nach verschiedenen Arten von Farbsehensdefiziten (z. B. vischeck) suchen. Die häufigste Form des Farb-Seh-Mangels beinhaltet die Unterscheidung zwischen Rot und Grün. So vermeiden die Vermeidung von Farbpunkten mit Rot und Grün viele Probleme im Allgemeinen. ReferenzenVisualisierung von Binärmerkmalen mit matplotlib Vor einiger Zeit begann ich mit Datenanalyse und maschinellem Lernen zu spielen. Eines der beliebtesten Tools für solche Aufgaben ist IPython Notebook. Eine browserbasierte interaktive REPL-Shell auf Basis von IPython. Jede Sitzung wird zu einem 8220notebook8221, das die gesamte REPL-Sitzung mit beiden Eingängen und (zwischengespeicherten) Ausgängen aufzeichnet, die zu einem späteren Zeitpunkt gespeichert und überprüft oder in ein anderes Format wie HTML exportiert werden können. Diese Fähigkeit, kombiniert mit matplotlib für Plotten und Pandas zum Schneiden und Dicing-Daten, macht dies ein praktisches Werkzeug für die Analyse und Visualisierung von Daten. Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie nützlich dieses Tool sein kann, werfen Sie einen Blick auf einige Beispiel Notebooks mit dem Online-Notebook-Viewer. In diesem schnellen Beitrag, I8217ll beschreiben, wie ich binäre Features (derzeit nicht vorhanden) und Clustering von solchen Daten zu visualisieren. Ich gehe davon aus, dass Sie bereits Erfahrung mit allen oben genannten Bibliotheken haben. Für dieses Beispiel, I8217ve extrahiert Berechtigungen (verwendet-Erlaubnis) und Funktionen (Use-Feature) von einem Satz von Android-Anwendungen mit Androguard verwendet. Die daraus resultierende Visualisierung sieht so aus: Jede Zeile repräsentiert eine App und jede Spalte repräsentiert eine Funktion. Genauer gesagt, jede Spalte stellt dar, ob eine Berechtigung oder ein Merkmal von der App verwendet wird. Eine solche Visualisierung macht es leicht, Muster zu sehen, wie zB welche Berechtigung oder Funktion häufiger von Apps verwendet wird (als Abwärtsstreifen dargestellt) oder ob eine App mehr oder weniger Funktionen im Vergleich zu anderen Apps verwendet (die als horizontale Streifen erscheinen) . Während dies relativ trivial aussehen kann, wenn die Anzahl der Samples auf Tausende von Apps erhöht wird, wird es schwierig, alle Zeilen-Spalten in der Datentabelle sinnvoll zu machen, indem man sie anstarrt. Laden der Daten Das Extraktionsskript verwendet Androguard, um das APK file8217s Manifest zu analysieren und die relevanten Informationen zu extrahieren. Wenn du zu Hause gerne mitspielen möchtest, kannst du das Skript hier holen. Diese Informationen werden in einer einzigen CSV-Datei konsolidiert, was zu Spalten führt, die wie folgt aussehen: file. APK Dateiname pandroid. permission. INTERNET. Repräsentiert die Verwendung der android. permission. INTERNET Genehmigung fandroid. hardware. nfc. Stellt die Anforderung von NFC-Hardware-Feature dar. Metadatenspalten sind mit einem Unterstrich vorangestellt, um sie mit Pandas einfacher auszuschließen. Die generierte CSV-Datei kann dann von Pandas in DataFrame s in der IPython-Umgebung analysiert werden. Das Analysieren der CSV-Datei ist einfach: Häufig verwendete Funktionen Beachten Sie aus der Visualisierung, dass eine vertikale Linie irgendwo nach Spalte 50 und wieder etwas nach Spalte 100 gebildet wird. Dies zeigt an, dass diese bestimmte Berechtigung oder Funktion in einigen Apps verwendet wird. Sie können diese Spalten durch Mittelung jeder Spalte anzeigen und dann nach absteigender Reihenfolge sortieren: Daraus ergibt sich die folgende Liste mit den am häufigsten vorkommenden Berechtigungen oder Funktionen: Visualisierung Um die Visualisierung des oben dargestellten Datensatzes zu erstellen, verwenden wir die Matplotlib-Bibliothek. Um die Visualisierung kompakter zu machen, können Spalten, die alle Nullen sind (d. h. nicht von irgendwelchen apps verwendet), vollständig entfernt werden: Grundsätzlich ist die Visualisierung eine Wärmekapazität, aber nur auf binäre Werte (1 oder 0) beschränkt. Dies geschieht mit matplotlib8217s imshow. Aber nicht binäre Spalten sollten aus dem Dataset entfernt werden. Der Visualisierungscode sieht so aus: yticks () gibt die Etiketten für jede Zeile (App) an. Der Index des DataFrame sollte in sequentieller Reihenfolge sein, sonst müssen Sie resetindex () verwenden, um die Zeilen neu zu indizieren, um yticks () glücklich zu machen. Die Daten zu imshow () sollten die Dateisäule ausschließen, die den Dateinamen enthält. Dies geschieht mit dem Listenverständnis, um eine Liste ohne Datei zu bilden. Die erzeugte Visualisierung sollte der obigen Abbildung ähnlich aussehen, außer dichter. Clustering Die vorherige Visualisierung sieht aus wie ein Chaos. Wir können Clustering-Algorithmen aus der scikit-Learn-Bibliothek verwenden, um zu versuchen, die Apps automatisch zu gruppieren. Für dieses Beispiel verwenden wir einen Bottom-up-Hierarchie-Clustering-Algorithmus: Beachten Sie, dass für die meisten Clustering-Algorithmen die Anzahl der Cluster (Gruppen) manuell angegeben werden muss. In diesem Fall setzen wir willkürlich nclusters1. Am Ende des Clustering-Prozesses wird jeder App (oder Zeile) ein Label zugewiesen. Dieses Label identifiziert, welcher Cluster eine bestimmte App gehört. Wir können diese Etiketten dann den Apps im DataFrame zuordnen. Wir müssen dann den DataFrame durch diese Label-Spalte sortieren und neu indizieren, um sicherzustellen, dass der Index in der laufenden Reihenfolge ist: Durch das Hinzufügen von Zeilen und Textanmerkungen zum Visualisierungscode können wir erkennen, wie die Apps in Cluster getrennt wurden: Hinweis: Dass ein Multiplikator der Figurgröße zugeordnet ist, um sicherzustellen, dass die Visualisierung eine richtige Größe hat. Die daraus resultierende Visualisierung sieht dann wie folgt aus: Sie sehen aus der Visualisierung, dass die Apps in der Gruppe 7 wenig oder fast keine Berechtigungen haben. Gruppe 9 ist fast ähnlich, aber nutzt die Top 2 Berechtigungen, INTERNET und ACCESSNETWORKSTATE. Die Apps innerhalb jeder Gruppe können auch aufgeführt werden: Es scheint, dass es ein offensichtliches Muster in der Gruppierung dieser Apps auf der Grundlage ihrer Berechtigungen und Funktionen allein, aber Gruppe 2 enthält eine Menge von Social Media oder Messaging-Anwendungen wie: com. sina. weibo com. tencent. mm com. tencent. mobileqq com. kakao. talk com. fring Sie können das gesamte Notebook für diesen Beitrag hier mit nbviewer gerendert. I8217m mit Daten aus Android APKs als Illustration hier extrahiert, aber Sie können fast jede Art von Daten zu analysieren. Als Menschen können wir Muster in den Visualisierungen leichter erkennen, verglichen mit dem Starten an einem Tisch voller Zahlen. Hoffentlich wird diese Visualisierungstechnik praktisch sein, wenn man die Funktionen über eine große Anzahl von Datenzeilen betrachtet. Post-Navigation Aktuelle Beiträge KategorienC hris S locum Colorado State University Python - Custom Colormaps für Matplotlib Ich schrieb die folgende Python-Funktion, um benutzerdefinierte Farbmaps für Matplotlib als TA für ATS 607 im Jahr 2013 zu generieren. Mit der Funktion können Sie eine Liste von Tupeln mit 8 erstellen - bit (0 bis 255) oder arithmetische (0,0 bis 1,0) RGB-Werte, um lineare Farbmaps zu erzeugen. Ich habe Änderungen am Code vorgenommen, um ungleichmäßige Farbmaps erzeugen zu können. Unten ist ein Abschnitt eines vollständigen Scheiben-Wasserdampfbildes von GOES-11 vom Okt 2011, das ein extremes Beispiel zeigt (256 getrennte RBG-Werte ungleichmäßig beabstandet), wie man den unten stehenden Code benutzt. GOES-11 (GOES-WEST) Wasserdampf Bilder ab Okt 2011. Ein besonderer Dank an Dan Lindsey von NOAANESDISSTARRAMM Zweig für die Bereitstellung der Farbtabelle in CIRAs Wasserdampf Produkte verwendet. Fühlen Sie bitte sich frei, mit mir mit irgendwelchen Rückgespräch, Fragen, Anmerkungen oder Interessen in Verbindung zu treten. Meine Kontaktinformationen finden Sie auf meiner Seite. Beispiel Ausgabe Quellcode