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    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 np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.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0-1
    for 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'] = 10
    plt.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脚本之家。

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