Matplotlib Colormaps|极客教程

Matplotlib Colormaps

Matplotlib是一个非常流行的Python绘图库，用于创建各种类型的图表和可视化。其中的Colormaps（颜色映射）是一种非常重要的功能，可以帮助我们更好地理解数据，将数据以不同的颜色展现出来。在这篇文章中，我们将详细介绍Matplotlib中各种不同类型的Colormaps，并给出示例代码以帮助读者更好地理解和使用这些Colormaps。

常见Colormaps

Matplotlib中有许多不同的Colormaps可供选择，每种Colormap都有自己独特的颜色分布。下面我们将介绍一些常见的Colormaps，并展示它们的样子。

jet

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

viridis

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

plasma

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap='plasma')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

inferno

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap='inferno')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

hot

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

自定义Colormaps

除了使用Matplotlib中自带的Colormaps，我们也可以通过自定义方式来创建自己的Colormap。下面是一个简单的自定义Colormap的示例代码：

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

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]
cmap_name = 'custom_cmap'
cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=10)

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap=cm)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

改变Colormap的亮度和对比度

有时候，我们可能需要调整Colormap的亮度和对比度，以使图表更易于阅读。下面是一些示例代码来演示如何改变Colormap的亮度和对比度：

调整亮度

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

cm = plt.get_cmap('viridis')
new_cm = LinearSegmentedColormap.from_list(
    'bright_viridis', cm(np.linspace(0, 1, 256)) * 1.5, N=256)

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap=new_cm)
plt.colorbar()
plt.show()

调整对比度

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

cm = plt.get_cmap('viridis')
new_cm = LinearSegmentedColormap.from_list(
    'high_contrast_viridis', cm(np.linspace(0, 1, 256)) ** 2, N=256)

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap=new_cm)
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

叠加Colormap

有时候，我们可能需要将多个Colormap叠加在一起，以获得更复杂的颜色效果。下面是一个示例代码，演示了如何将两个Colormap叠加在一起：

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

cmap1 = plt.get_cmap('viridis')
cmap2 = plt.get_cmap('plasma')

new_cmap = ListedColormap(
    np.vstack((cmap1(np.linspace(0, 1, 128)), cmap2(np.linspace(0, 1, 128))))

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap=new_cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

反转Colormap

有时候，我们可能需要反转Colormap的颜色顺序，以使得相反的数据呈现相反的颜色。下面是一个示例代码，演示了如何反转Colormap的颜色顺序：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 100)
plt.imshow(data, cmap='plasma_r')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

Matplotlib Colormaps

Matplotlib Colormaps