matplotlib颜色刻度

matplotlib颜色刻度

参考：matplotlib color scales

在使用matplotlib绘制图表时，颜色的选择是十分重要的。matplotlib提供了丰富的颜色刻度和颜色映射选项，帮助用户呈现出更加美观和直观的图像。在本文中，我们将探讨matplotlib中的颜色刻度相关的内容。

1. 单色调色板

单色调色板由一个单一的颜色组成，常用于表示连续性数据。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

Output:

2. 顺序调色板

顺序调色板是按照一定的顺序排列颜色的调色板，通常用于表示有序的数据。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

Output:

3. 二元调色板

二元调色板由两种颜色组成，常用于表示两端的数据。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

Output:

4. 定性调色板

定性调色板用于表示分类数据，颜色相对比较鲜明，不具备顺序性。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.imshow(np.random.rand(10, 10), cmap='tab20')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

5. 循环调色板

循环调色板是一种颜色序列，循环使用，适合用于表示周期性数据。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

Output:

6. 自定义调色板

除了matplotlib提供的调色板外，用户还可以自定义调色板。下面是一个示例代码：

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

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]  # 红绿蓝三色
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom', colors, N=10)

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

Output:

7. 调整颜色亮度

有时候我们需要调整颜色的亮度，使得图表更加清晰。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as mcolors

cmap = plt.get_cmap('Blues')
colors = cmap(np.linspace(0, 1, 10))

bright_colors = mcolors.ListedColormap([colors[0], colors[-1]])

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

Output:

8. 颜色映射

颜色映射是将数值与颜色进行对应，matplotlib提供了丰富的颜色映射选项。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

Output:

9. 分段颜色映射

有时候我们需要将数据分段显示，不同的区间采用不同的颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cmap = plt.cm.get_cmap('viridis', 4)
plt.imshow(np.random.rand(10, 10), cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

10. 调整颜色亮度和对比度

通过调整颜色的亮度和对比度，我们可以使图表更加清晰和美观。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as mcolors

cmap = plt.get_cmap('Oranges')
colors = cmap(np.linspace(0, 1, 10))

bright_colors = mcolors.ListedColormap([colors[0], colors[-1]], N=10, gamma=1.5)

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

以上就是关于matplotlib颜色刻度的介绍和示例代码。通过合理的选择和调整颜色刻度，可以使得图表更具表现力和吸引力。