Come posso disegnare un grafico di imshow normalizzato con il log con una colorbar che rappresenta i dati grezzi in matplotlib

Question

Sto usando matplotlib per tracciare immagini normalizzate per il log ma vorrei che i dati originali dell'immagine grezza venissero rappresentati nella barra dei colori piuttosto che l'intervallo [0-1]. Ho la sensazione che ci sia un modo più semplice di farlo usando una sorta di oggetto di normalizzazione e non trasformando i dati in anticipo ... in ogni caso, potrebbero esserci valori negativi nell'immagine grezza.

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) 

Ho provato con cb.set_array, ma che non sembra di fare nulla, e cb.set_clim, ma che ridimensiona completamente i colori.

Answer 1

Sì, c'è! Utilizzare LogNorm. Ecco un estratto di codice da un'utilità che ho scritto per visualizzare le matrici di confusione su una scala di registro.

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

Se si desidera solo l'immagine da log-normalizzato (per migliorare i dettagli), ma non i dati (di preservare i valori fisici), allora si devono applicare la trasformazione sulla mappa di colori in sé. Potete farlo con la funzione cmap_map() data nel libro di cucina: http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/ColormapTransformations