diverging colormaps matplotlib

diverging colormaps matplotlib

参考：diverging colormaps matplotlib

在数据可视化中，颜色选择是十分重要的因素之一。正确选择颜色可以帮助我们更好地理解数据，而 diverging colormaps 是一种在数据可视化中常用的配色方案。在 matplotlib 中，我们可以使用 diverging colormaps 来展示数据的分布和变化。

1. 创建 diverging colormap

首先，我们需要创建一个 diverging colormap。matplotlib 已经内置了一些常用的 diverging colormaps，比如 ‘RdBu’、’RdYlBu’ 等。我们可以通过 plt.get_cmap() 函数来获取这些 colormap。

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.get_cmap('RdBu')

2. 使用 diverging colormap

接下来，我们可以使用创建好的 diverging colormap 来绘制图表。例如，下面的代码展示了如何使用 ‘RdBu’ colormap 来绘制一个简单的热力图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.get_cmap('RdBu')

data = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(data, cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

3. 调整 colormap 的范围

有时候，我们需要调整 colormap 的范围来更好地展示数据的特点。我们可以使用 plt.Normalize() 函数来实现这一功能。

from matplotlib.colors import Normalize
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.get_cmap('RdBu')

norm = Normalize(vmin=0, vmax=1)
plt.imshow(data, cmap=cmap, norm=norm)

4. 自定义 diverging colormap

除了使用内置的 diverging colormap，我们还可以自定义一个 colormap。这样可以更好地控制颜色的分布和范围。下面的代码展示了如何创建一个自定义的 diverging colormap。

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

cmap = plt.get_cmap('RdBu')

colors = [(0, 'blue'), (0.5, 'white'), (1, 'red')]
cmap_custom = LinearSegmentedColormap.from_list('custom_diverging', colors)

5. 使用自定义 diverging colormap

接下来，我们可以使用自定义的 diverging colormap 来绘制图表。例如，下面的代码展示了如何使用自定义的 colormap 来绘制一个柱状图。

x = np.arange(10)
y = np.random.rand(10)
plt.bar(x, y, color=cmap_custom(y))

6. 调整自定义 colormap 的范围

类似于内置的 colormap，我们也可以调整自定义 colormap 的范围。下面的代码展示了如何调整自定义 colormap 的范围。

norm_custom = Normalize(vmin=0, vmax=1)
plt.bar(x, y, color=cmap_custom(norm_custom(y)))

7. 使用 seaborn 中的 diverging colormap

除了 matplotlib，seaborn 也提供了一些优秀的 diverging colormap，如 ‘vlag’、’coolwarm’ 等。我们可以使用 seaborn 库来使用这些 colormap。

import seaborn as sns

sns.heatmap(data, cmap='vlag')

8. 选择适合的 diverging colormap

在选择 diverging colormap 时，需要考虑数据的特点和展示的目的。例如，如果数据中存在明显的正负差异，那么可以选择对比强烈的 colormap，如 ‘RdBu’；如果数据的变化范围比较平均，可以选择对比较柔和的 colormap，如 ‘coolwarm’。

9. 结论

通过本文的介绍，我们了解了如何在 matplotlib 中使用 diverging colormap 来展示数据，包括创建内置的 colormap、自定义colormap、调整colormap的范围等。选择合适的colormap可以帮助我们更好地理解数据，提升数据可视化的效果。