使用cmap plt绘制颜色映射图|极客教程

使用cmap plt绘制颜色映射图

在数据可视化中，颜色映射图是一种常用的工具，用来展示数据值与颜色之间的对应关系。在matplotlib库中，我们可以通过cmap plt来实现颜色映射，下面将详细介绍如何使用cmap plt来绘制颜色映射图。

导入必要的库

首先，我们需要导入matplotlib.pyplot库和numpy库，以便后续绘图操作。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建一个简单的颜色映射图

我们首先创建一个简单的颜色映射图，使用cmap plt中的viridis颜色映射。

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='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

修改颜色映射

我们可以通过修改cmap参数来改变颜色映射样式，下面我们将使用coolwarm颜色映射。

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='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

使用自定义颜色映射

除了预设的颜色映射外，我们还可以创建自定义的颜色映射。下面是一个使用自定义颜色映射的示例代码。

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

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

my_colors = [(0.1, 0.2, 0.5), (0.6, 0.7, 0.9), (0.3, 0.4, 0.6)]  # 自定义颜色
my_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("my_cmap", my_colors)

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

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

调整颜色映射范围

有时候我们需要调整颜色映射的范围，可以通过vmin和vmax参数实现。下面是一个调整颜色映射范围的示例代码。

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='viridis', vmin=-1, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

设定颜色映射的透明度

我们还可以通过alpha参数来调整颜色映射的透明度，下面是一个设置颜色映射透明度的示例代码。

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='viridis', alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

离散颜色映射

除了连续的颜色映射外，我们还可以使用离散的颜色映射。下面是一个使用离散颜色映射的示例代码。

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='tab10', alpha=0.7)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

反转颜色映射

有时候我们需要反转颜色映射，可以通过设置plt.gca().invert_yaxis()来实现。下面是一个反转颜色映射的示例代码。

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='viridis')
plt.colorbar()
plt.gca().invert_yaxis()
plt.show()

Output:

使用cmap plt绘制颜色映射图

嵌套颜色映射

在一张图中嵌套多个颜色映射也是可行的，下面是一个嵌套颜色映射的示例代码。

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='viridis')
plt.scatter(x, -y, c=-y, cmap='inferno')
plt.colorbar()
plt.show()