diverging colormaps matplotlib|极客教程

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:

diverging colormaps matplotlib

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。

diverging colormaps matplotlib