带有彩色面部的aplpy show_polygons()

Question

我有一些多边形，我想用APLpy在右升/赤纬空间中绘制，这些多边形用另一个一维列表着色，但我不能让show_polygons()工作。

我试图改编APLpy show markers normalized by a colormap的答案，但当我运行它时，show_polygons()不能像show_markers()那样理解kwargs cmap、norm或c。

我改编的独立脚本：

import aplpy, numpy
from numpy import array
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm, colors

polygons = [array([[ 46.33681474,  34.75536787],
   [ 45.04752709,  35.37650737],
   [ 44.63035494,  34.73768723],
   [ 46.33681474,  34.75536787]]), array([[ 46.45913142,  34.69050337],
   [ 45.04717721,  35.37189917],
   [ 44.6205633 ,  34.72362768],
   [ 46.45913142,  34.69050337]]), array([[ 46.52741447,  34.64997822],
   [ 45.04457814,  35.36619781],
   [ 44.60486296,  34.70107236],
   [ 46.52741447,  34.64997822]])]
zvalues = [  1.02018589e-10,   9.38471764e-12,   2.15806865e-11]

cmap1 = cm.YlOrBr
norm1 = colors.Normalize( numpy.min(zvalues), numpy.max(zvalues) )
fig   = aplpy.FITSFigure( numpy.zeros( (10,10) ) )
fig.show_polygons( polygons, cmap=cmap1, norm=norm1, c=zvalues, facecolor='none' )
plt.save( fname='plot.png' )

运行此命令会导致show_polygons()引发不同的AttributeErrors：

AttributeError: Unknown property cmap
AttributeError: Unknown property norm
AttributeError: Unknown property c

我对事物的看法：

$ python --version
Python 3.5.1 :: Continuum Analytics, Inc.
$ python
>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
1.5.1
>>> import aplpy
>>> print(aplpy.__version__)
1.1.1

怎样才能让show_polygons()正常工作呢？

Answer 1

首先，您尝试绘制的多边形坐标与您正在绘制的像素数组不匹配-尽管我假设这对于您正在绘制的真实拟合图形不是问题。因此，您应该将您的代码改为如下所示：

# fixed so that the polygons fall inside the image
fig = aplpy.FITSFigure(numpy.zeros((50,50)))
# zoom in on the coord values of the polygons
fig.recenter(45.5, 35, 1.5)

现在，实际回答这个问题:不同的aplpy.FITSFigure方法将关键字参数传递给不同的matplotib例程-因此，您不应该期望show_polygons和show_markers的行为方式相同。事实上，他们的文档字符串声明show_poligons将其kwargs传递给PatchCollection类，而show_markers将它们一起发送到plt.scatter。这就是为什么属性错误不断发生的原因。

那么，如何通过一维颜色列表对补丁进行着色呢？据我所知，没有单行解决方案，但您可以循环多边形，并分别为它们着色：

for p, c in zip(polygons, zvalues):
        fig.show_polygons([p], facecolor=cmap1(norm1(c)),
                          edgecolor='none', alpha=0.3)
plt.show()

这将为我生成以下图：

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