দুটি matplotlib imshow() প্লটকে একই কলরম্যাপ স্কেলে সেট করতে নিচের ধাপগুলো ফলো করতে পারেন:
ধাপসমূহ
- ফিগার সাইজ সেট করুন এবং সাবপ্লটের মধ্যে ও চারপাশে প্যাডিং অ্যাডজাস্ট করুন।
- Numpy ব্যবহার করে d1 এবং d2 ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন।
- রেজাল্ট্যান্ট ম্যাট্রিক্স পান ম্যাক্সিমাম এবং মিনিমাম ভ্যালু পেতে।
- মিনিমাম এবং ম্যাক্সিমাম ভ্যালুর জন্য amin এবং amax মেথড ব্যবহার করুন।
- একটি নতুন ফিগার তৈরি করুন বা বিদ্যমান ফিগার এক্টিভেট করুন।
- nrows=1, ncols=2 এ index 1-এ '~.axes.Axes' ফিগারে যোগ করুন।
- imshow() মেথড vmin এবং vmax সহ ব্যবহার করে কলরম্যাপ যা কভার করে সেই ডেটা রেঞ্জ ডিফাইন করুন।
- ডেটার সাথে ধাপ ৬ এবং ৭ রিপিট করুন।
- ফিগার প্রদর্শন করতে show() মেথড ব্যবহার করুন।
উদাহরণ
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data1 = np.random.randn(4, 4) data2 = np.random.randn(4, 4) resultant = np.array([data1, data2]) min_val, max_val = np.amin(resultant), np.amax(resultant) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax.imshow(data1, cmap="plasma", vmin=min_val, vmax=max_val) ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax2.imshow(data2, cmap="plasma", vmin=min_val, vmax=max_val) plt.show()
আউটপুট
