为什么 image() 使用的颜色与我指定的颜色不同？

Question

我想在 R 中绘制测井记录的相图。我的数据有一个名为

LFC

的列，其中包含从 0 到 4 的整数，其中：

• LFC=0：未定义
• LFC=1：卤水砂
• LFC=2：油砂
• LFC=3：含气砂
• LFC=4：页岩

我已经在Python中完成了，但我需要在R中完成，我的代码和结果是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.colors as colors
logs = pd.read_csv('data/proyectoFinal/well_log.csv')
ccc = ['#B3B3B3','blue','green','red','#996633',]
cmap_facies = colors.ListedColormap(ccc[0:len(ccc)], 'indexed')
cluster=np.repeat(np.expand_dims(logs['LFC'].values,1), 100, 1)
im=plt.imshow(cluster, interpolation='none', aspect='auto',cmap=cmap_facies,vmin=0,vmax=4)
cbar=plt.colorbar(im)
cbar.set_label((12*' ').join(['undef', 'brine', 'oil', 'gas', 'shale']))
cbar.set_ticks(range(0,1)); cbar.set_ticklabels('')

同时在 R 中：

logs <- read.csv('data/proyectoFinal/well_log.csv')
ccc <- c('#B3B3B3', 'blue', 'green', 'red', '#996633')
cluster <- matrix(rep(logs$LFC, each = 100), nrow = 100)
colores <- as.vector(ccc)
image(t(cluster), col = colores, axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
axis(2, at = seq(1, nrow(cluster), length.out = length(ccc)), labels = c('undef', 'brine', 'oil', 'gas', 'shale'))
axis(1, at = seq(1, ncol(cluster), length.out = 10), labels = FALSE)
box()

Answer 1

设置 z 限制：

image(t(cluster), col = colores, axes = FALSE, xlab = "", ylab = "", zlim=c(0, 4))

来自文档：

zlim

应绘制颜色的最小和最大

z

值，默认为

z

有限值的范围。每种给定的颜色将用于对该范围的等距间隔进行着色。间隔的中点覆盖了范围，因此将绘制刚好超出范围的值。

这意味着默认情况下，

image()

会尽可能均匀地将您的

z

值分布在

col

的整个范围内。由于您的数据没有任何 0，因此它将 1 分配给第 1 个颜色，2 分配给“2.33nd”颜色，3 分配给“3.67th”颜色，4 分配给第 5 个颜色，以便将值分布到整个颜色你给它的颜色范围。设置

zlim

会覆盖它。

此外，如果您希望垂直而不是水平绘制，只需删除转置 (

t()

)，并使用

rev(log$LFC)

代替

log$LFC

，这样它就不会颠倒过来。