brbg colormap|极客教程

brbg colormap

在Matplotlib中，colormap是用来将数据映射到颜色的工具，brbg是其中一种colormap。brbg colormap是一种依次变化的颜色映射，从蓝色到红色再到绿色，再到蓝色。在可视化数据时，使用不同的colormap可以帮助用户更好地理解数据的分布和趋势。

使用brbg colormap

要在Matplotlib中使用brbg colormap，可以通过设置colormap参数来实现。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

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

在这个示例中，我们生成了一个简单的散点图，并使用brbg colormap将y值映射到颜色上。可以看到，蓝色代表负数，红色代表正数，绿色代表0。

调整colormap的亮度和对比度

可以通过调整colormap的亮度和对比度来自定义colormap的效果。下面是一个示例代码：

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

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

cmap = plt.get_cmap('brbg')
norm = mcolors.Normalize(vmin=-1, vmax=1)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])

plt.scatter(x, y, c=y, cmap=cmap)
plt.colorbar(sm)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Normalize和ScalarMappable来自定义colormap的范围，并将其应用到散点图中。

在不同图形中使用brbg colormap

除了散点图，我们还可以在其他类型的图形中使用brbg colormap。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='k')
plt.fill_between(x, y, color='brown', cmap='brbg', alpha=0.3)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了fill_between函数来绘制y值之间的区域，并使用brbg colormap来填充颜色。

创建自定义colormap

除了使用预设的colormap外，我们还可以创建自定义的colormap。下面是一个示例代码：

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

cdict = {'red':   [(0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 0.5, 0.5),
                   (1.0, 1.0, 1.0)],
         'green': [(0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)],
         'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 0.5, 0.5),
                   (1.0, 1.0, 1.0)]}

cmap = LinearSegmentedColormap('CustomColormap', cdict)
plt.scatter(np.random.rand(50), np.random.rand(50), c=np.random.rand(50), cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

brbg colormap