matplotlib cmap viridis|极客教程

matplotlib cmap viridis

在数据可视化中，颜色选择是十分重要的一个环节。不同的颜色搭配可以传达不同的信息，影响观众对数据的理解。cmap viridis 是一种十分流行的颜色映射方案，具有良好的可读性和辨识度。本文将详细介绍 cmap viridis 的特点、应用场景以及如何在matplotlib中使用。

1. 什么是 `cmap viridis`？

cmap viridis是一种颜色映射方案，被广泛应用于数据可视化领域。它具有平滑的过渡和良好的亮度变化，在打印或屏幕显示时都有很好的表现。cmap viridis 的特点包括鲜艳的颜色和较好的分辨率，使得数据的展示更加清晰和美观。

下面是一个简单的示例代码，展示如何在matplotlib中使用 cmap viridis：

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:

matplotlib cmap viridis

2. 如何使用 `cmap viridis`？

在matplotlib中，可以通过设置 cmap 参数为 'viridis' 来应用 cmap viridis 颜色映射方案。这样可以让数据点的颜色根据数值的大小而变化，从而更直观地展示数据的分布规律。

下面是另一个示例代码，展示如何将 cmap viridis 应用在3D图形中：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
fig.colorbar(surf)
plt.show()

Output:

matplotlib cmap viridis

3. `cmap viridis` 的优势

相比于传统的颜色映射方案，如 jet，cmap viridis 具有更好的可读性和色彩渐变。在数据量较大或需要展示连续数据分布的情况下，使用 cmap viridis 可以让观众更容易地理解数据的分布和趋势。

下面是一个示例代码，展示了 cmap viridis 在热力图中的应用：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

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

Output:

matplotlib cmap viridis

4. `cmap viridis` 的应用场景

cmap viridis 适用于各种数据可视化场景，特别是对于需要突出数据分布、趋势和关联性的情况。例如，气象数据的温度分布图、科学研究的数据曲线图、金融数据的热力图等，都可以使用 cmap viridis 来增强可视效果和提升数据传达效果。

下面是一个示例代码，展示了 cmap viridis 在曲线图中的应用：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, color='blue', label='sin', lw=2)
plt.plot(x, y2, color='red', label='cos', lw=2)
plt.fill_between(x, y1, y2, where=y2>=y1, facecolor='green', interpolate=True, alpha=0.5)
plt.fill_between(x, y1, y2, where=y2<=y1, facecolor='purple', interpolate=True, alpha=0.5)
plt.legend()
plt.show()

Output:

matplotlib cmap viridis