Cores, colorbars, hachuras e campos geográficos

Este guia inclui as extensões científicas de dev/0.3.0; a versão estável publicada permanece 0.2.0. Veja raster RGB, resampling, contourf e campos irregulares para contratos e exemplos completos.

Uma escala compartilhada

import azimlib.pyplot as plt
from azimlib.colors import Normalize

fig, ax = plt.subplots(projection='mercator')
points = ax.scatter([-46.63, -43.17], [-23.55, -22.90],
                    c=[.4, 1.8], s=[40, 80], cmap='viridis',
                    norm=Normalize(0, 2.2))
cbar = fig.colorbar(points, ax=ax, label='Intensidade')
cbar.set_ticks([0, .5, 1, 1.5, 2])
cbar.ax.tick_params(labelsize=9, direction='out')
cbar.set_label('Intensidade (unidades arbitrárias)', fontsize=10, labelpad=4)
cbar.outline.set_linewidth(.8)

points.set_clim(0, 3)       # mapa e barra usam a mesma normalização
points.set_cmap('plasma')
fig.canvas.draw_idle()     # atualiza uma janela desktop já aberta
fig.savefig('indicador.svg')
plt.show()

fig.colorbar, plt.colorbar e ax.colorbar retornam um objeto Colorbar. A orientação padrão é vertical, à direita. orientation='horizontal' usa a parte inferior. Também há location='left'/'top', fraction, pad, aspect, shrink, alpha, extend='min'/'max'/'both', extendfrac, spacing, drawedges, format (formato numérico, string printf ou callable) e ticks explícitos.

Edite o rótulo com set_label, os ticks com set_ticks(ticks, labels=...), set_ticklabels, a aparência dos ticks com cbar.ax.tick_params, a borda com cbar.outline, e a visibilidade com set_visible. remove devolve ao mapa a área reservada à barra. update_normal(outro_mappable) troca sua fonte de cores; ao trocar o objeto de normalização, ticks/formatador customizados são resetados. Alterar apenas clim/paleta preserva os ticks explícitos.

Normalize, NoNorm, LogNorm, TwoSlopeNorm, BoundaryNorm, Colormap, ListedColormap e cm.ScalarMappable são implementações próprias. Use None ou NaN para dados ausentes. Normalizadores podem ser compartilhados entre camadas. Limites fixos facilitam comparar regiões/instantes. Use norm ou vmin/vmax. Na escala logarítmica, valores não positivos não são representados.

from azimlib.cm import ScalarMappable
from azimlib.colors import BoundaryNorm, ListedColormap
m = ScalarMappable(BoundaryNorm([0, 10, 50, 100], 3),
                   ListedColormap(['#eff3ff', '#6baed6', '#08519c']))
cbar = fig.colorbar(m, ax=ax, spacing='proportional', drawedges=True)

Coropléticos permanecem classificados por padrão (bins=5). bins=None usa cores contínuas. set_array modifica os valores; set_clim, set_cmap, set_norm, get_clim, get_cmap e get_array seguem o vocabulário familiar. Tabelas CC0 de Viridis/Plasma/Inferno/Magma têm 256 amostras RGB8 iguais às referências quantizadas; as outras paletas da Azimlib são interpoladas. Veja NOTICE_COLORMAPS para origem e licença.

Hachuras

Todos estes padrões existem no Matplotlib. Repetir um caractere aumenta a densidade; combinar caracteres combina padrões:

ax.state('SP', facecolor='white', edgecolor='black', hatch='////',
         hatch_color='#315c84', hatch_linewidth=.6, hatch_spacing=12)

A Azimlib recorta as hachuras contra a geometria projetada usando a regra even-odd; respeita buracos e multipolígonos. A mesma geometria vetorial é usada no PNG e no SVG, e aparece nos símbolos da legenda. hatch_spacing e hatch_linewidth usam pontos; hatch_color e esses dois controles são extensões explícitas da Azimlib. A densidade também responde à repetição. No HTML exportado, a navegação escala os espaçamentos da cena; o desktop recalcula-os em tamanho físico a cada redraw.

Campos, relevo e vetores

image = ax.imshow(values, extent=(-70, -40, -35, 5), origin='lower',
                  cmap='terrain', vmin=0, vmax=3000)
contours = ax.contour(lon_centers, lat_centers, values,
                      levels=[500, 1000, 1500], colors='black', linewidth=.6)
ax.clabel(contours, fmt='%g', fontsize=8)
fig.colorbar(image, label='Elevação (m)')
ax.quiver(lon, lat, eastward, northward, scale=25, color='black')

imshow aceita matrizes escalares ou RGB/RGBA e exige extent geográfico. pcolormesh aceita vetores 1D de bordas lon/lat, com Z.shape=(len(lat)-1,len(lon)-1) e shading='flat'. read_geotiff e ax.raster usam o leitor próprio; RGB/RGBA e resampling são explícitos no guia 2D. antialiased=False é o padrão da malha para evitar frestas entre células; True ativa cobertura fracionária dos preenchimentos. Cada célula é projetada como quadrilátero; é uma representação geográfica vetorial, não resampling de raster com metadados georreferenciados.

contour usa marching squares próprio, liga segmentos e resolve células de sela pelo decider bilinear. Valores ausentes interrompem isolinhas. clabel posiciona rótulos e evita colisões; inline=True recorta o caminho sob o texto sem modificar sua fonte geográfica. Não faz texto curvo ao longo dela. contourf agora tem bandas preenchidas próprias, com contratos distintos para interpolação/máscaras; veja guia 2D. Ainda não há compatibilidade com todo ContourSet do Matplotlib. contour retorna ContourSet próprio com cores/linhas editáveis por nível; clabel retorna uma lista de handles de texto editáveis. Veja os contratos de contornos e rótulos, inclusive inline_spacing, visibilidade/remoção e valores por nível. fig.colorbar(contours) mostra linhas coloridas sólidas, sem gradiente, em orientação horizontal ou vertical.

fields.hillshade(Z, dx=..., dy=..., azdeg=315, altdeg=45, vert_exag=1) usa gradientes e iluminação Lambertiana própria. dx, dy e altitude devem ter unidades consistentes, normalmente metros; linhas de Z seguem sul→norte. Não calcula espaçamento em metros automaticamente a partir de graus.

quiver interpreta u/v como componentes leste/norte e calcula a direção na projeção por uma derivada esférica. scale representa unidades dos dados por largura do Axes; escala maior produz setas menores. A posição é lon/lat. Pode receber C e colormap/normalização para cores. Não há todos os parâmetros de Quiver, quiverkey/barbs/streamplot nem campos volumétricos 3D.

Os handles são editáveis: ScalarImage.set_data/set_extent, MeshCollection.set_array e VectorCollection.set_UVC/set_offsets/set_scale. Arrays de imagem podem mudar de forma mantendo o extent; matrizes de mesh preservam as bordas. Consulte edição de campos 2D para exemplos, ordem de origin e os contratos específicos de get_array/set_array e atualização da vista.

Compatibilidade que ainda falta

Colorbar tem uma API editável concreta, mas não toda a classe Matplotlib: há barras compartilhadas entre vários Axes e eixos explícitos cax, descritos no guia de composição. Locator/Formatter como objetos já estão disponíveis no guia de ticks. Eixo secundário, extendrect, todos os callbacks da referência e todas as opções de layout ainda não estão disponíveis. Matrizes/cores mascaradas possuem o contrato explícito do guia 2D. Sem cax, cbar.ax é uma fachada para ticks/rótulo/visibilidade; com cax, é o próprio eixo reservado. Normalize não devolve ndarray/MaskedArray; ScalarMappable.to_rgba devolve tuplas/listas de canais RGBA.

Uma janela Tk aberta usa os objetos Python vivos. O HTML é uma exportação: mudar set_clim em Python exige reexportar/reabrir o HTML. Alterações por código podem ser ligadas a callbacks no desktop; não há editor de propriedades de colorbar no toolbar, nem promessa de compatibilidade integral com cada backend Matplotlib.

Referências diretas: Colorbar, ScalarMappable e hachuras.