Как отобразить цветовую панель с помощью специальной нормализованной цветовой карты? ⇐ Python

[Anonymous]

Я построил разброс с нормализацией пользовательской цветовой карты. Скаттер появляется правильно. После этого я добавил цветовую полосу и хочу, чтобы цвета на этой цветовой панели были такими же, как на разбросе. Вот мой код:

Код: Выделить всё

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

class SigmoidNormalize(mpl.colors.Normalize):
def __init__(self, vmin=None, vmax=None, vcenter=None, clip=False):
if vcenter is None:
self.vcenter = (vmax+vmin) / 2
self.vcenter = vcenter
super().__init__(vmin, vmax, clip)

def __call__(self, value, clip=None):
threshold = self.vcenter
value = (value - threshold) * 10
norm = 1 / (1+np.exp(-value))
return norm

def inverse(self, value):
threshold = self.vcenter
nonzero = np.logical_and(value != 0, value != 1)
norm = np.empty_like(value)
norm[nonzero] = -np.log(1/value[nonzero] - 1)
norm[nonzero] = norm[nonzero] / 10 + threshold
norm[value==0] = self.vmin
norm[value==1] = self.vmax
return norm

class SigmoidNormalize_r(SigmoidNormalize):
def __init__(self, vmin=None, vmax=None, vcenter=None, clip=False):
super().__init__(vmin, vmax, vcenter, clip)

def __call__(self, value, clip=None):
return super().inverse(value)

def inverse(self, value):
return super().__call__(value)

def plot_predictions(predictions,
actual,
threshold=0.5,
threshold_gap=0.1):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
normals = np.where(np.logical_and(actual == 0, predictions < threshold))[0]
abnormals = np.where(np.logical_and(actual == 1, predictions >= threshold))[0]
normals_wrong = np.where(np.logical_and(actual == 0, predictions > threshold))[0]
abnormals_wrong = np.where(np.logical_and(actual == 1, predictions 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79213866/how-to-display-a-colorbar-with-custom-normalized-colormap[/url]