colorn = 'bwr' leveln = [-2.5, -1.5, -0.5, 0.5, 1.5, 2.5] leveln1 = [-2, -1, 0, 1, 2] leveln2 = ['显著下降', '不显著下降', '无变化', '不显著上升', '显著上升'] # filen = 'delta.flt' # titlen = "Resistance" titlen = "1970-2015年SPEI空间演变格局" # labeln = "天(day)" # labeln = "摄氏度(℃)" extendn = 'neither' out_filen = 'delta.png' colorbar_label_font = colorbar_label_font_C cm = mpl.cm.get_cmap(colorn, 20) # 分为7级 num:Spectral_r 2:CMRmap_r 1:gist_heat_r cm.set_bad("w") # 设置背景色 cm.set_over("darkslategray") cm.set_under("darkslategray") levels = leveln norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cm.N, clip=True)

这段代码中定义了一些与颜色映射和等级相关的参数。

- `colorn` 表示颜色映射的名称，这里使用的是'bwr'，表示蓝白红的颜色映射。
- `leveln` 是一个列表，表示等级的取值范围。这里的取值范围是[-2.5, -1.5, -0.5, 0.5, 1.5, 2.5]，即划分为6个等级。
- `leveln1` 是一个列表，表示等级的取值范围的简化版本。这里的取值范围是[-2, -1, 0, 1, 2]，即划分为5个等级。
- `leveln2` 是一个列表，表示每个等级的标签。这里的标签分别是['显著下降', '不显著下降', '无变化', '不显著上升', '显著上升']。
- `titlen` 表示地图的标题，这里的标题是"1970-2015年SPEI空间演变格局"。
- `extendn` 表示颜色映射的扩展方式，这里设置为'neither'，表示不进行扩展。
- `out_filen` 表示输出文件的名称，这里设置为'delta.png'。
- `colorbar_label_font` 是一个未定义的变量，可能是用于设置颜色条标签的字体。

接下来，使用mpl.cm.get_cmap函数获取了一个颜色映射对象，并设置了一些颜色的属性，如背景色、超出范围的颜色等。然后，定义了等级的范围和边界规范，用于对数据进行映射和分级显示。

相关问题

下面的代码是干什么用的，请生成说明注释，同时还有什么改进： 【ax2.plot(time, pcs[:, 0], color="k", linewidth=2, linestyle="--")】

这段代码是在使用scanpy库进行单细胞测序数据分析时，进行可视化展示的部分。下面是详细的注释：

# 引入特定的主题颜色设置
with rc_context({'figure.figsize': (5, 5)}):

    # 使用umap(Uniform Manifold Approximation and Projection)算法对单细胞数据进行二维映射
    # "clusters"变量可能是预先计算好的聚类标签，用于显示不同簇的颜色分群
    sc.pl.umap(pbmc, color='clusters', 
               # 添加边框以突出数据点的分布
               add_outline=True, 
               # 将图例放置在数据上
               legend_loc='on data', 
               # 设置图例字体大小和轮廓线宽度
               legend_fontsize=12, legend_fontoutline=2,
               # 关闭背景框架
               frameon=False, 
               # 给图像添加标题
               title='clustering of cells', 
               # 使用预定义的颜色方案Set1
               palette='Set1')

另一部分代码针对两个难区分的簇（通常是1和5）进行了特异性的基因富集分析：

# 对于rank_genes_groups_dotplot函数，它执行的是基因富集分析
sc.pl.rank_genes_groups_dotplot(
    pbmc, 
    # 显示前30个影响最大的基因
    n_genes=30, 
    # 取对数后的基因表达变化作为绘图值
    values_to_plot='logfoldchanges', 
    # 设置最小显著性阈值为4
    min_logfoldchange=4, 
    # 设置颜色映射的最大值和最小值
    vmax=7, vmin=-7, 
    # 使用蓝色到红色的双色温映射(cmap='bwr')
    cmap='bwr', 
    # 指定要分析的两个组别
    groups=['1', '5']
)

至于`ax2.plot(time, pcs[:, 0], color="k", linewidth=2, linestyle="--")`这句，它是可能在一个时间序列分析或主成分分析（PCA）背景下，创建一个折线图。这里：

- `time`表示时间轴的数据。
- `pcs[:, 0]`代表第一主成分（Principal Component）的得分，可能与时间相关联。
- `color="k"`指定了线条颜色为黑色。
- `linewidth=2`设置了线条宽度为2，使得图形更易读。
- `linestyle="--"`表明线条样式为虚线。

改进可能包括调整线条粗细、颜色、添加网格线或改变虚线样式来增强可读性。如果`time`和`pcs[:, 0]`的关联性不明确，可能需要添加更多的上下文信息或标签来清楚地描述其含义。

为我将将第二张图的画图方式改为pcolor，并模拟运行结果# -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023 @author: Rayquaza """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi2)(f2)(t2)) * np.exp(-(np.pi2)(f2)(t2)) return t,y Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 2.4, 1.8]) v = np.array([2000, 3000, 2200]) x = np.arange(0, 500, 1) t = np.arange(0, 0.3, dt) Z = rho*v d_model = np.zeros((2, 500)) for i in range(500): d_model[0, i] = 200 if i < 50: d_model[1, i] = 200 elif i < 250 and i >= 50: d_model[1, i] = 200 + (i-50) elif i >=250: d_model[1, i] = 400 t1 = np.zeros((2, 500)) t1[0, :] = d_model[0,:] / v[1] for i in range(500): t1[1, i] = (d_model[1, i] - d_model[0, i]) / v[2] + t1[0, i] L = np.zeros(2) for i in range(2): L[i] = (Z[i+1] - Z[i]) / (Z[i+1] + Z[i]) L1 = np.zeros([300, 500]) for i in range(2): for j in range(500): if j < 50: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = (Z[2]-Z[0]) / (Z[2]+Z[0]) else: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = L[i] syn = np.zeros((300, 500)) for j in range(500): syn[: , j] = np.convolve(L1[:,j], w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(18, 9)) axes[0].plot(w0, t0, 'b-') axes[0].xaxis.set_ticks_position('top') axes[0].invert_yaxis() axes[0].set_title("Amplitude", fontsize = 12) axes[0].set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) X, T = np.meshgrid(x, t) c = axes[1].contour(X, T, L1) axes[1].xaxis.set_ticks_position('top') axes[1].invert_yaxis() axes[1].set_title("Reflection Coefficient", fontsize = 12) axes[1].set_ylabel("Eight-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) c_map = axes[2].pcolormesh(X, T, syn, cmap='bwr', shading='auto') axes[2].xaxis.set_ticks_position('top') axes[2].invert_yaxis() axes[2].set_xlabel("Amplitude", fontsize = 12) axes[2].set_ylabel("Two-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) fig.colorbar(c_map, ax=axes[2]) fig.suptitle('Two-Layer Synthetic Seismogram', fontsize = 18) plt.tight_layout() plt.show()

好的，我已经理解了你的要求。下面是修改后的代码：

# -- coding: utf-8 --
"""
Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023
@author: Rayquaza
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def ricker(f, length, dt):
    t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt)
    y = (1.0 - 2.0