如何在Matplotlib中反转颜色映射|极客教程

如何在Matplotlib中反转颜色映射

Matplotlib是Python中最常用的绘图库，它提供了大量的绘图方法，可以满足各种绘图需求。在使用Matplotlib进行数据可视化时，我们经常需要使用颜色映射（colormap）来表示数据的大小。有时，我们可能需要反转颜色映射，以便更好地表示数据。本文将详细介绍如何在Matplotlib中反转颜色映射。

1. 什么是颜色映射（colormap）

在Matplotlib中，颜色映射（colormap）是一个从数值到颜色的映射。它通常用于将一个连续或离散的数值变量映射到颜色，以便在图形中表示数据的大小。例如，在一个热力图中，颜色映射可以用来表示数据的大小，深色表示大的数值，浅色表示小的数值。

Matplotlib提供了大量的预定义颜色映射，如’jet’、’viridis’、’plasma’等。每种颜色映射都有一个唯一的名称，我们可以通过这个名称来使用颜色映射。

以下是一个使用’viridis’颜色映射的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(x, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.title('how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中反转颜色映射

2. 如何反转颜色映射

在Matplotlib中，我们可以通过在颜色映射的名称后面添加’_r’来反转颜色映射。例如，’viridis_r’表示反转的’viridis’颜色映射。

以下是一个反转颜色映射的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(x, cmap='viridis_r')
plt.colorbar()
plt.title('how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中反转颜色映射

在这个示例中，我们使用了反转的’viridis’颜色映射，因此深色表示小的数值，浅色表示大的数值。

3. 自定义颜色映射

除了使用Matplotlib提供的预定义颜色映射，我们还可以自定义颜色映射。自定义颜色映射可以让我们更灵活地控制颜色的分布。

以下是一个自定义颜色映射的示例：

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

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]  # R -> G -> B
n_bins = [3, 6, 10, 100]  # Discretizes the interpolation into bins
cmap_name = 'how2matplotlib.com'
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(6, 9))
fig.subplots_adjust(left=0.02, bottom=0.06, right=0.95, top=0.94, wspace=0.05)
for n_bin, ax in zip(n_bins, axs.ravel()):
    # Create the colormap
    cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=n_bin)
    # Fewer bins will result in "coarser" colomap interpolation
    im = ax.imshow(np.random.random((10, 10)), interpolation='nearest', origin='lower', cmap=cm)
    fig.colorbar(im, ax=ax)
plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中反转颜色映射

在这个示例中，我们首先定义了一个颜色列表，然后使用LinearSegmentedColormap.from_list方法创建了一个颜色映射。这个颜色映射将数值线性地映射到颜色。

4. 反转自定义颜色映射

和预定义颜色映射一样，我们也可以反转自定义颜色映射。反转自定义颜色映射的方法是在创建颜色映射时，将颜色列表反向。

以下是一个反转自定义颜色映射的示例：

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

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]  # R -> G -> B
colors = colors[::-1]  # Reverse the color list
n_bins = [3, 6, 10, 100]  # Discretizes the interpolation into bins
cmap_name = 'how2matplotlib.com'
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(6, 9))
fig.subplots_adjust(left=0.02, bottom=0.06, right=0.95, top=0.94, wspace=0.05)
for n_bin, ax in zip(n_bins, axs.ravel()):
    # Create the colormap
    cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=n_bin)
    # Fewer bins will result in "coarser" colomap interpolation
    im = ax.imshow(np.random.random((10, 10)), interpolation='nearest', origin='lower', cmap=cm)
    fig.colorbar(im, ax=ax)
plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中反转颜色映射