Matplotlib 二进制色图|极客教程

Matplotlib 二进制色图

在数据可视化中，颜色映射是非常重要的，它可以帮助我们更直观地理解数据的分布和关系。而二进制色图是一种特殊的颜色映射方式，在Matplotlib中我们可以轻松地实现。本文将详细介绍如何在Matplotlib中使用二进制色图。

1. 创建二进制色图

首先，我们需要导入必要的库并生成一些数据用于可视化。接下来，我们将使用ListedColormap来创建一个二进制色图，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建二进制色图
cmap = ListedColormap(['white', 'black'])

plt.imshow(data, cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib 二进制色图

在上面的示例中，我们首先生成了一个10×10的随机数据矩阵，然后使用ListedColormap来创建一个只包含白色和黑色两种颜色的二进制色图，并将数据可视化出来。

2. 自定义二进制色图

除了使用内置的颜色外，我们也可以自定义二进制色图的颜色。下面的示例演示了如何创建一个只包含红色和蓝色的二进制色图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 自定义二进制色图
cmap_custom = ListedColormap(['red', 'blue'])

plt.imshow(data, cmap=cmap_custom)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib 二进制色图

3. 二进制热图

在实际应用中，我们经常需要将数据表示成热图的形式。下面的示例演示了如何创建一个二进制热图：

from matplotlib.colors import Normalize
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建二进制热图
norm = Normalize(vmin=0, vmax=1)
plt.imshow(data, cmap='hot', norm=norm)
plt.colorbar()
plt.show()

4. 切换二进制色图

有时候，我们可能需要在不同的图中切换不同的二进制色图。下面的示例演示了如何在同一个图中切换不同的二进制色图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 切换二进制色图
plt.subplot(121)
plt.imshow(data, cmap='binary')
plt.colorbar()

plt.subplot(122)
plt.imshow(data, cmap='gray')
plt.colorbar()

plt.show()

Output:

Matplotlib 二进制色图

5. 二进制色图搭配其他标准色图

除了单独使用二进制色图外，我们也可以将二进制色图与其他标准色图结合起来使用。下面的示例演示了如何将二进制色图和coolwarm色图结合起来使用：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建coolwarm色图
cmap_coolwarm = plt.cm.coolwarm
cdict = cmap_coolwarm._segmentdata

# 创建二进制-冷暖色图
binary_coolwarm = LinearSegmentedColormap('binary_coolwarm', {
    'red': [[0.0, 0.1, 0.1], [1.0, 0.9, 0.9]],
    'green': [[0.0, 0.2, 0.2], [1.0, 0.8, 0.8]],
    'blue': [[0.0, 0.3, 0.3], [1.0, 0.7, 0.7]]
})

plt.imshow(data, cmap=binary_coolwarm)
plt.colorbar()
plt.show()

6. 设置二进制色图的透明度

有时候，我们可能需要设置二进制色图的透明度，以便更好地显示数据。下面的示例演示了如何设置二进制色图的透明度：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 设置二进制色图的透明度
cmap_alpha = ListedColormap(['white', 'black'], alpha=0.5)

plt.imshow(data, cmap=cmap_alpha)
plt.colorbar()
plt.show()

7. 多图形式展示二进制色图

除了单个图形式外，有时候我们也需要以多图形式展示二进制色图。下面的示例演示了如何以多图形式展示二进制色图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 多图形式展示二进制色图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# Subplot 1
axs[0, 0].imshow(data, cmap='binary')
axs[0, 0].set_title('Binary Colormap')

# Subplot 2
axs[0, 1].imshow(data, cmap='cool')
axs[0, 1].set_title('Cool Colormap')

# Subplot 3
axs[1, 0].imshow(data, cmap='spring')
axs[1, 0].set_title('Spring Colormap')

# Subplot 4
axs[1, 1].imshow(data, cmap='summer')
axs[1, 1].set_title('Summer Colormap')

plt.show()

Output:

Matplotlib 二进制色图

8. 二进制色图应用于散点图

除了热图外，我们也可以将二进制色图应用于散点图。下面的示例演示了如何在散点图中使用二进制色图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 生成随机坐标和颜色
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.randint(2, size=100)

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='binary')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib 二进制色图

9. 使用mask数组创建二进制色图

有时候，我们可能需要根据一个mask数组来创建二进制色图。下面的示例演示了如何使用mask数组创建二进制色图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建一个mask数组
mask = np.random.choice([True, False], size=(10, 10))

# 创建基于mask数组的二进制色图
cmap_mask = ListedColormap(['white', 'black'])
plt.imshow(mask, cmap=cmap_mask)
plt.show()

Output:

Matplotlib 二进制色图

10. 二进制色图的应用案例

最后，我们来看一个实际应用案例，将二进制色图应用到一个真实的数据集上。下面的示例演示了如何使用二进制色图对iris数据集进行可视化：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

cmap_iris = ListedColormap(['white', 'black'])
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_iris)
plt.colorbar()
plt.show()