1027. Colors in Mars (20)

本文介绍了字符数组的初始化方法及STL中string类的使用技巧。重点讲解了如何利用字符数组实现进制转换,并通过一个具体的例子展示了如何将十进制数转换为特定的字符表示形式,最终用于构建十六进制颜色代码。

注意:

         1、字符数组初始化赋值的几种方法;

         2、STL中string的“ + ”操作

#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
char a[13] = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C'};
//char a[] = "0123456789ABC";
string dec213(int num){
	string s = "";
	if(num < 13){
		s = s + "0" + a[num];
		return s;
//		return "0" + a[num]; 直接返回乱码,猜测类似于浮点型和整型的计算,输出格式转化为浮点型 
	}
	else{
		s = s + a[num/13] + a[num%13];
		return s;
	}
}
int main(){
	int red, green, blue;
	cin>>red>>green>>blue;
	cout<<"#"<<dec213(red)<<dec213(green)<<dec213(blue);
	return 0;
}


<think> 我们在处理关于matplotlib的colors模块的查询。根据引用[1],我们知道colors模块是matplotlib色彩处理的基础,提供色彩参数的转换功能,并有两种API:基于转换函数的兼容API和基于色彩映射的API(如colormap和Normalize类)。 引用[3]和[4]给出了使用颜色的示例,但没有深入colors模块的具体使用。因此,我们将重点参考引用[1]提供的信息,并补充一些常见的colors模块使用指南。 目标:介绍matplotlib.colors模块的使用方法和功能。 结构: 1. 模块概述 2. 主要功能:色彩转换、色彩映射 3. 常用类和函数 4. 示例代码 注意:由于引用中提到了向下兼容API和新的基于色彩映射的API,我们将分别介绍。 根据要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但我们这个主题可能涉及公式较少,主要涉及代码和描述。 另外,生成相关问题。 </think> ### Matplotlib库中`colors`模块详解 `matplotlib.colors`模块是Matplotlib色彩系统的核心技术基础,主要用于色彩格式转换、色彩映射和色彩规范管理。以下是核心功能和使用指南: #### 一、核心功能 1. **色彩格式转换** 提供向下兼容的色彩格式转换API,支持多种输入格式(如RGB元组、十六进制字符串、HTML颜色名等)转换为标准化的RGBA格式。例如: ```python from matplotlib.colors import to_rgba print(to_rgba('red')) # (1.0, 0.0, 0.0, 1.0) print(to_rgba('#00FF00')) # (0.0, 1.0, 0.0, 1.0) ``` 2. **色彩映射系统** - **`Colormap`类**:定义连续色彩映射(如`viridis`, `jet`) - **`Normalize`类**:数据归一化(线性/对数缩放) ```python import matplotlib.cm as cm norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=100) # 数据归一化 cmap = cm.get_cmap('viridis') # 获取色彩映射 rgba = cmap(norm(50)) # 映射数值到颜色 ``` 3. **色彩规范构建** 支持创建自定义色彩映射和离散色阶: ```python from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap', ['blue', 'white', 'red']) ``` #### 二、典型应用场景 1. **绘图元素着色**(参考引用[4]): ```python ax.bar(categories, values, color=to_rgba('skyblue', alpha=0.7)) ``` 2. **饼图色彩定制**(参考引用[3]): ```python plt.pie(sizes, colors=['#FFD700', '#9ACD32', '#F08080', '#87CEFA']) ``` 3. **热力图色彩映射**: ```python plt.imshow(data, cmap='coolwarm', norm=LogNorm()) ``` #### 三、色彩模型基础 Matplotlib支持多种色彩模型: - **RGB/A**:$[0,1]$区间的浮点元组,如$(0.2, 0.4, 0.8, 1.0)$ - **HSL/HSV**:需通过`colorsys`模块转换 - **CIELAB**:通过`matplotlib.colors.Lab`类处理 > 色彩定义需满足:RGBA分量 &isin; $[0,1]$,十六进制长度必须为6(RGB)或8(RGBA)字符[^1]。 #### 四、API使用建议 1. **新代码优先使用面向对象API**: ```python from matplotlib.colors import Colormap, Normalize ``` 2. **兼容旧代码使用函数式API**: ```python from matplotlib.colors import rgb_to_hsv, hex2color ```
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