Matplotlib 标准色图使用指南

在本文中，我们将介绍Matplotlib的标准色图使用方法。Matplotlib是Python中使用最广泛的绘图库之一，它的标准色图是可视化中的重要基础。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib标准色图简介

色图是将数据映射到颜色的方法。Matplotlib的标准色图可以帮助我们更直观地理解数据，从而使数据更容易被理解。

Matplotlib库提供了大量的标准色图，我们可以通过调用 matplotlib.cm 实例对象来使用这些色图。以下是其中一些色图的名称和示例：

viridis：高亮度且自然感觉的色图，被认为是最合适的默认色图；
plasma：在黑色背景上看起来非常酷；
inferno：在黑色背景上看起来非常鲜艳，用于强调，特别适用于3D表面上；
magma：类似inferno，但更平滑的过渡到白色；
jet：该色图已被视为可视化中的常见错误，并且不再被建议使用。它被认为是误导性的，因为它强调了不必要的不连续性。

综上所述，建议将色图更改为更准确的表达方式。

Matplotlib标准色图使用方法

Matplotlib的标准色图可以很容易地使用。以下是Matplotlib的标准色图使用的步骤：

调用 matplotlib.cm 实例对象；
将数据映射到0～1之间的区间；
通过调用所需的色图实例对象，将数据映射到颜色。

以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
colors = np.random.rand(10)

# 映射颜色
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=1)
colors = cmap(norm(colors))

# 画散点图
plt.scatter(x, y, s=100, c=colors)

plt.show()

上述代码首先生成随机数据 x、y 和颜色colors。接着使用 get_cmap() 方法调用 viridis 色图，并将数据映射到该色图实例对象。然后，将该实例对象传递给 scatter() 方法，通过 c 参数来将数据映射到颜色上。

调整Matplotlib标准色图的应用

Matplotlib的标准色图提供了许多自定义选项，以使其适合您的需求。下面介绍一些应用调整的示例：

改变颜色映射范围

Matplotlib的标准色图默认映射到0～1的范围内。如果数据不在这个范围内，我们可以通过调整 Normalize() 函数的值来改变映射范围。以下是一个示例，将映射范围从0～1.5更改为0～1：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据（在0～1.5之间）
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
colors = np.random.rand(10) * 1.5

# 映射颜色
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=1)
colors = cmap(norm(colors))

# 画散点图
plt.scatter(x, y, s=100, c=colors)

plt.show()

上面的代码中，我们使用随机生成的颜色，将映射范围从0～1.5更改为0～1。对于更广泛的映射范围，我们也可以更改 vmin 和 vmax 参数的值。

反转颜色映射

如果我们需要将颜色映射从最大到最小反转，则可以使用 matplotlib.colors.Normalize 的参数 invert。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
colors = np.random.rand(10)

# 反转颜色映射
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=1, invert=True)
colors = cmap(norm(colors))

# 画散点图
plt.scatter(x, y, s=100, c=colors)

plt.show()

添加颜色条

颜色条是将颜色映射和数据值之间关系的可视化表示。我们可以使用 colorbar() 方法在Matplotlib中添加颜色条。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
colors = np.random.rand(10)

# 映射颜色
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=1)
colors = cmap(norm(colors))

# 画散点图
plt.scatter(x, y, s=100, c=colors)

# 添加颜色条
plt.colorbar()

plt.show()

该示例生成了一个随机的颜色映射，并将颜色条添加到散点图。颜色条表示从0到1的映射范围，并将数据映射到颜色。