Matplotlib线图中使用颜色映射

Matplotlib是Python中一个强大的绘图工具包。它提供了许多绘图选项，其中包括使用各种不同的颜色映射来增强和改进线图。

颜色映射简介

颜色映射是将数据值映射到不同颜色的过程。每个数据值在颜色可视化图中都有一个独特的颜色。颜色映射是制作数据可视化图的重要部分，用于将不连续的数据转换为颜色。Matplotlib中许多图表（如散点图、等高线图、柱状图等）都支持颜色映射，为数据提供了丰富的可视化选项。

颜色映射的类型

Matplotlib支持多种颜色映射，其中某些特定于不同的图表类型。

Sequential

Sequential颜色映射是在相似色调之间的渐变。例如，Blues颜色映射从浅蓝色到深蓝色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='blue', cmap='Blues')
plt.show()

Diverging

Diverging颜色映射显示从中心值朝向两个不同颜色的渐变。例如，RdYlBu颜色映射将从红色到黄色的颜色渐变与从蓝色到紫色的颜色渐变相结合：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = np.sin(x) / x

plt.plot(x, y, color='blue', cmap='RdYlBu')
plt.show()

Qualitative

Qualitative颜色映射是对数据进行分类的颜色映射，每个类别使用不同颜色。例如，tab10颜色映射对应着10种不同的颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, color='tab:blue', label='sin')
ax.plot(x, y2, color='tab:green', label='cos')
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()

Colormaps和normalize

Colormaps是颜色映射名称的Python列表，而Normalize是用于标准化数据的类。当在颜色映射和标准化之间进行范围映射时，两者密切相关。

使用normalize标准化数据

对于具有不同范围的数据，请使用normalize类将数据转换为颜色映射上的值。在以下示例中，我们将创建一个范围为（-1，1）的数据，然后将其转换为热图颜色映射上的值：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cm

x, y = np.meshgrid(np.arange(-1, 1, 0.01), np.arange(-1, 1, 0.01))
z = np.sin(x * np.pi) * np.cos(y * np.pi)

norm = colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1)
cmap = cm.hot

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(z, norm=norm, cmap=cmap)
plt.colorbar(im)
plt.show()

使用Matplotlib colormaps

Matplotlib中有许多选项可用于颜色映射。为了将Matplotlib colormaps应用于我们的图表，请按照以下步骤操作：

导入Matplotlib.colors和Matplotlib.cm模块。
选择颜色映射，例如“viridis”。
使用颜色映射进行数据可视化。

以下是应用颜色映射的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cm

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

norm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=10)
cmap = cm.get_cmap('viridis')

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.plot(x, y, color=cmap(norm(x)))
plt.colorbar(im)
plt.show()

自定义颜色映射

除了使用Matplotlib colormaps之外，我们还可以通过自定义颜色映射来增强和改进我们的数据可视化图。以下是使用自定义颜色映射的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cm

N = 1000
x = np.linspace(-5, 5, N)
y = np.sin(x) / x

c = x

norm = colors.Normalize(vmin=min(c), vmax=max(c))
cmap = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap='coolwarm')
colors = cmap.to_rgba(c)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, color=colors)
plt.show()

在上面的示例中，我们首先根据x坐标生成颜色值c。然后使用该颜色值创建一个颜色映射，并使用该颜色映射为数据点着色。

总结

颜色映射是Matplotlib中非常有用的功能，可以大大增强数据可视化图的信息量和吸引力。我们可以使用多种不同的颜色映射类型，并使用自定义颜色映射来打造我们自己的数据可视化图表。同时，通过使用Colormaps和Normalize类，我们可以将数据标准化并映射到颜色映射上，从而为我们提供更加直观的数据可视化图。