Python绘制分类图的方法
前言
遥感影像分类图一般为特定数值对应一类地物,用python绘制时,主要在颜色的映射和对应的图例生成。
plt.matplotlib.colors.ListedColormap支持自定义颜色。matplotlib.patches mpatches对象可以生成一个矩形对象,控制其颜色和地物类型的颜色对应就可以生成地物分类的图例了。具体用法可以自行Google和百度。下面给出一个模拟地物分类数据的可视化例子。
代码
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(0)data = np.random.randint(0, 3, size=(100,100))colors = dict(( (0, (0, 255, 0, 255)), # 前三位RGB,255代表256色 (1, (0, 0, 255, 255)), (2, (255, 255, 0, 255)), ))# 转换为0-1for k in colors: v = colors[k] _v = [_v / 255.0 for _v in v] colors[k] = _v index_colors = [colors[key] if key in colors else (255, 255, 255, 0) for key in range(0, len(colors))]cmap = plt.matplotlib.colors.ListedColormap(index_colors, 'Classification', len(index_colors)) # n等于颜色表长度,否则被截断或被重复# cmap = plt.matplotlib.colors.ListedColormap(['gray', 'orange', 'k'], 'Classification')plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'plt.rcParams['font.size'] = 10plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3.5), dpi=300)ax.imshow(data, cmap=cmap, interpolation='none')# 绘制矩形的补丁, 用来生成图例,fig.add_artist()才会在图中显示出来 import matplotlib.patches as mpatches rectangles = [mpatches.Rectangle((0, 0,), 1, 1, facecolor=index_colors[i]) for i in range(len(index_colors))]labels = ['forest', 'water', 'urban']ax.legend(rectangles, labels, bbox_to_anchor=(1.4, 0.25), fancybox=True, frameon=False,)# 取消刻度和标签显示ax.tick_params(which='major', bottom=0, left=0)ax.set_xticklabels('')ax.set_yticklabels('')
效果图:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 。
最后更新于 2021-11-08 08:13:40 并被添加「」标签,已有 位童鞋阅读过。
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