matplotlib / matplotlib/cmocean

Incorrect discrete 'curl' colormap

Offen
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Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
269
Forks
54
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Looks like something is off when you specify a discrete normalization with the curl colormap.
The code below will produce 4 plots; the first 3 are as expected but the last one demonstrates the issue. Colors are no longer centered around 0 (white).

import matplotlib.pyplot as plt
import cmocean
import numpy as np

data = np.random.normal(loc=0, size=(10, 10))
norm = mpl.colors.TwoSlopeNorm(0, -2, 2)

plt.imshow(data, cmap='cmo.balance', norm=norm)
plt.colorbar()
plt.title('TwoSlopeNorm, Balance (Correct)')

plt.figure()
plt.imshow(data, cmap='cmo.curl', norm=norm)
plt.colorbar()
plt.title('TwoSlopeNorm, Curl (Correct)')

bounds = np.linspace(-2, 2, 21)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, 256)

plt.figure()
plt.imshow(data, cmap='cmo.balance', norm=norm)
plt.colorbar()
plt.title('BoundaryNorm, Balance (CORRECT)')

plt.figure()
plt.imshow(data, cmap='cmo.curl', norm=norm)
plt.colorbar()
plt.title('BoundaryNorm, Curl (INCORRECT)');

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Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, die Reproduktion des Issues mit vier Plots unter Verwendung von matplotlib, cmocean, numpy, TwoSlopeNorm und BoundaryNorm auszuführen. Vergleiche die Ergebnisse von cmo.balance und cmo.curl unter BoundaryNorm und untersuche anschließend die Einrichtung der curl-Farbkarte sowie das relevante Normalisierungsverhalten; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die diskreten curl-Farben wie im kontinuierlichen Beispiel um 0 zentriert sind.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
45/100

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