从颜色列表创建颜色图

有关创建和操作颜色图的更多详细信息，请参阅 在 Matplotlib 中创建颜色图。

可以使用该方法从颜色列表创建颜色图。LinearSegmentedColormap.from_list您必须传递定义从 0 到 1 的颜色混合的 RGB 元组列表。

创建自定义颜色图

也可以为颜色图创建自定义映射。这是通过创建字典来完成的，该字典指定 RGB 通道如何从 cmap 的一端更改为另一端。

示例：假设您希望红色在下半部分从 0 增加到 1，绿色在中半部分执行相同的操作，蓝色在上半部分执行。然后你会使用：

cdict = {
    'red': (
        (0.0,  0.0, 0.0),
        (0.5,  1.0, 1.0),
        (1.0,  1.0, 1.0),
    ),
    'green': (
        (0.0,  0.0, 0.0),
        (0.25, 0.0, 0.0),
        (0.75, 1.0, 1.0),
        (1.0,  1.0, 1.0),
    ),
    'blue': (
        (0.0,  0.0, 0.0),
        (0.5,  0.0, 0.0),
        (1.0,  1.0, 1.0),
    )
}

如果像在这个例子中一样，r、g 和 b 分量中没有不连续性，那么这很简单：上面每个元组的第二个和第三个元素是相同的——称之为“ y”。第一个元素 (" x") 定义了 0 到 1 整个范围内的插值间隔，并且它必须跨越整个范围。换句话说，x将 0 到 1 范围内的值划分为一组段，并y给出每个段的端点颜色值。

现在考虑绿色，cdict['green']就是说：

• 0 <= x<= 0.25，y为零；没有绿色。

• 0.25 < x<= 0.75，y从 0 到 1 线性变化。

• 0.75 < x<= 1，y保持为 1，全绿色。

如果存在不连续性，则情况会稍微复杂一些。cdict将给定颜色的条目中每行中的 3 个元素标记为。然后对于between的值和颜色值在 和 之间进行插值。(x, y0, y1)xx[i]x[i+1]y1[i]y0[i+1]

回到食谱示例：

cdict = {
    'red': (
        (0.0,  0.0, 0.0),
        (0.5,  1.0, 0.7),
        (1.0,  1.0, 1.0),
    ),
    'green': (
        (0.0,  0.0, 0.0),
        (0.5,  1.0, 0.0),
        (1.0,  1.0, 1.0),
    ),
    'blue': (
        (0.0,  0.0, 0.0),
        (0.5,  0.0, 0.0),
        (1.0,  1.0, 1.0),
    )
}

看看cdict['red'][1]；因为，它是说 从 0 到 0.5，红色从 0 增加到 1，但随后它向下跳，所以从 0.5 到 1，红色从 0.7 增加到 1。绿色从 0 到 1，从 0到 0.5，然后跳回到 0，并随着 从 0.5 到 1 的变化逐渐回到 1。y0 != y1xxxx

row i:   x  y0  y1
               /
              /
row i+1: x  y0  y1

上面是试图表明x在 到 的范围内x[i]，x[i+1]插值在y1[i]和之间y0[i+1]。所以，y0[0]从来 y1[-1]没有使用过。

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

# Make some illustrative fake data:

x = np.arange(0, np.pi, 0.1)
y = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.cos(X) * np.sin(Y) * 10

列表中的颜色图

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 = 'my_list'
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.flat):
    # Create the colormap
    cmap = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=n_bin)
    # Fewer bins will result in "coarser" colomap interpolation
    im = ax.imshow(Z, origin='lower', cmap=cmap)
    ax.set_title("N bins: %s" % n_bin)
    fig.colorbar(im, ax=ax)

自定义颜色图

cdict1 = {
    'red': (
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.5, 0.0, 0.1),
        (1.0, 1.0, 1.0),
    ),
    'green': (
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (1.0, 0.0, 0.0),
    ),
    'blue': (
        (0.0, 0.0, 1.0),
        (0.5, 0.1, 0.0),
        (1.0, 0.0, 0.0),
    )
}

cdict2 = {
    'red': (
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.5, 0.0, 1.0),
        (1.0, 0.1, 1.0),
    ),
    'green': (
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (1.0, 0.0, 0.0),
    ),
    'blue': (
        (0.0, 0.0, 0.1),
        (0.5, 1.0, 0.0),
        (1.0, 0.0, 0.0),
    )
}

cdict3 = {
    'red': (
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.25, 0.0, 0.0),
        (0.5, 0.8, 1.0),
        (0.75, 1.0, 1.0),
        (1.0, 0.4, 1.0),
    ),
    'green': (
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.25, 0.0, 0.0),
        (0.5, 0.9, 0.9),
        (0.75, 0.0, 0.0),
        (1.0, 0.0, 0.0),
    ),
    'blue': (
        (0.0, 0.0, 0.4),
        (0.25, 1.0, 1.0),
        (0.5, 1.0, 0.8),
        (0.75, 0.0, 0.0),
        (1.0, 0.0, 0.0),
    )
}

# Make a modified version of cdict3 with some transparency
# in the middle of the range.
cdict4 = {
    **cdict3,
    'alpha': (
        (0.0, 1.0, 1.0),
        # (0.25, 1.0, 1.0),
        (0.5, 0.3, 0.3),
        # (0.75, 1.0, 1.0),
        (1.0, 1.0, 1.0),
    ),
}

现在我们将使用这个例子来说明两种处理自定义颜色图的方法。一、最直接最明确的：

blue_red1 = LinearSegmentedColormap('BlueRed1', cdict1)

其次，显式创建地图并注册它。与第一种方法一样，此方法适用于任何类型的 Colormap，而不仅仅是 LinearSegmentedColormap：

mpl.colormaps.register(LinearSegmentedColormap('BlueRed2', cdict2))
mpl.colormaps.register(LinearSegmentedColormap('BlueRed3', cdict3))
mpl.colormaps.register(LinearSegmentedColormap('BlueRedAlpha', cdict4))

制作带有 4 个子图的图形：

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)

im1 = axs[0, 0].imshow(Z, cmap=blue_red1)
fig.colorbar(im1, ax=axs[0, 0])

im2 = axs[1, 0].imshow(Z, cmap='BlueRed2')
fig.colorbar(im2, ax=axs[1, 0])

# Now we will set the third cmap as the default.  One would
# not normally do this in the middle of a script like this;
# it is done here just to illustrate the method.

plt.rcParams['image.cmap'] = 'BlueRed3'

im3 = axs[0, 1].imshow(Z)
fig.colorbar(im3, ax=axs[0, 1])
axs[0, 1].set_title("Alpha = 1")

# Or as yet another variation, we can replace the rcParams
# specification *before* the imshow with the following *after*
# imshow.
# This sets the new default *and* sets the colormap of the last
# image-like item plotted via pyplot, if any.
#

# Draw a line with low zorder so it will be behind the image.
axs[1, 1].plot([0, 10 * np.pi], [0, 20 * np.pi], color='c', lw=20, zorder=-1)

im4 = axs[1, 1].imshow(Z)
fig.colorbar(im4, ax=axs[1, 1])

# Here it is: changing the colormap for the current image and its
# colorbar after they have been plotted.
im4.set_cmap('BlueRedAlpha')
axs[1, 1].set_title("Varying alpha")

fig.suptitle('Custom Blue-Red colormaps', fontsize=16)
fig.subplots_adjust(top=0.9)

plt.show()

参考

此示例中显示了以下函数、方法、类和模块的使用：

• matplotlib.axes.Axes.imshow/matplotlib.pyplot.imshow

• matplotlib.figure.Figure.colorbar/matplotlib.pyplot.colorbar

• matplotlib.colors

• matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

• matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list

• matplotlib.cm

• matplotlib.cm.ScalarMappable.set_cmap

• matplotlib.cm.register_cmap