matplotlib / matplotlib/cmocean
Incorrect discrete 'curl' colormap
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- 主要言語
- Python
- スター
- 269
- フォーク
- 54
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
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)');
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず、matplotlib、cmocean、numpy、TwoSlopeNorm、BoundaryNormを使って、issueの4つのプロットの再現を実行します。BoundaryNormでのcmo.balanceとcmo.curlの結果を比較し、続いてcurlカラーマップの設定と関連する正規化の挙動を調べます。完了の条件は、連続的な例と同様に、離散的なcurlの色が0を中心としていることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- data-visualization
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 45/100