matplotlib 可视化 —— cmap（colormap）

最新推荐文章于 2023-05-15 10:56:40 发布
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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这篇博客介绍了matplotlib库中的colormap（cmap）使用，包括perceptual uniform sequential, sequential, gray, gray_r, binary, diverging, qualitative和miscellaneous等类别。重点讲解了如何在matplotlib中设置cmap，并提到了ListedColormap的概念。同时，作者分享了一位大神的人工智能教程链接，推荐读者进一步学习。" 136214414,448112,2023 CCF-GESP C++五级考试真题解析,"['C++', '青少年编程', 'CCF', 'GESP']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                       

<a href=“http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html”, target="_blank">color example code: colormaps_reference.py — Matplotlib 2.0.0 documentation

由其文档可知，在 colormap 类别上，有如下分类：

  • perceptual uniform sequential colormaps：感知均匀的序列化 colormap
  • sequential colormaps：序列化（连续化）色图 colormap；
    • gray：0-255 级灰度，0：黑色，1：白色，黑底白字；
    • gray_r：翻转 gray 的显示，如果 gray 将图像显示为黑底白字，gray_r 会将其显示为白底黑字；
    • binary
  • diverging colormaps：两端发散的色图 colormaps；
    • seismic
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Matplotlib可视化——三维图与莫比乌斯带可视化
所念皆星河
10-27 220
Matplotlib中的三维图绘制：莫比乌斯带的可视化。 > 1. 三维的点和线 > 2. 三维轮廓图 > 3. 线框图和曲面图 > 4. 曲面三角形 > 举例：莫比乌斯带的可视化
Python-Matplotlib可视化（9）——精通更多实用图形的绘制
盼小辉丶的博客
06-28 1万+
Matplotlib是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成你所需的出版质量级别的图形。我们已经学习了一系列统计图来描绘两个变量间的基本关系，同时也学习了如何高度自定义统计的呈现样式，但是，仅仅使用这些图形并不足以应对所有场景。例如，我们需要可视化地显示降雨在各个地区的分布情况。 因此，我们需要更多的实用图形来表达现实世界的复杂关系。借助Matplotlib库，可以方便的对进行数据分析，快速完成数据可视化，从此告别加班。
matplotlib 可视化 cmap colormap
hftytf的博客
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matplotlib 可视化 cmap colormap
matplotlib的cmap
qq_49215659的博客
05-10 1万+
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=data_index, alpha=0.6, cmap=plt.cm.get_cmap('Set1', class_num)) 在这里用到了cmap这个参数 matplotlib中用来做热图的颜色映射有很多种，我们可以选择各种不同的颜色映射来做出符合我们预期的热图。其源代码如下所示： 本代码是根据官网(http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html )的源代码转载过来
matplotlib中的colormap使用
ghfuidy的博客
07-21 1876
matplotlib中自带部分colormap,该文章仅仅记录colormap的获取与简单实用
matplotlib.pyplot.colormaps色彩图cmap
Thomas会写字
03-06 5657
cmap常用于改变绘制风格，如黑白gray，翠绿色virdidis 一、问题 使用plt.imshow时常用不同的颜色，如plt.imshow(images, cmap=plt.get_cmap(‘gray_r’))是白底黑字的 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法
09-19
在数据可视化领域，Matplotlib 是 Python 中一个非常强大的绘图库，广泛应用于科学计算、数据分析以及图形化的数据展示中。本文将详细介绍如何在 Python 的 Matplotlib 库中使用并自定义 colormap（颜色映射），通过...
matplotlib cmap取值
bagba的知识分享库
03-13 3011
cmap配色大全
matplotlib.colors(ListedColormap)
Simple的博客
08-14 1万+
下面来自原作者博主，此处作为参考，感谢： 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaogeng111/article/details/78419015 hexadecimal colour code: ...
matplotlib.pyplot——cmap直观理解
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Lilies is here.
10-21 11万+
最近在看《深入浅出Python机器学习》，敲案例时发现matplotlib里cmap参数的使用方法发生了一些变化，索性整理了一下cmap相关的内容，这里是cmap预设值的官方图例，文中也会放出。文中表达如有不正确的地方，欢迎指出~ WHAT 关于cmap的个人理解 cmap参数接受一个值（每个值代表一种配色方案），并将该值对应的颜色图分配给当前图窗。 形象化：如果将当前图窗比作一幅简笔画，则cm...
python matplotlib.colors.ListedColormap() 函数
Dontla的博客
07-30 4743
引用
机器学习-KNN-ListedColormap绘制
千寻的博客
02-16 5892
1.了解KDTree：KDTree的思想、划分、实现 2.K近邻(KNN)：scikit-learn 中KNN相关的类库概述 原理很简单：K近邻法(KNN)原理小结 取数据集中最近的k个点，然后投票，k个点中标记的众数作为查询点的标记类型。 绘制区域图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn ...
总结：用ListedColormap作plt.scatter()
MaxxiChen的博客
05-15 4583
看了几篇关于scatter()和ListedColormap的用法文章，这里做下总结，如何用自己想要的colormap做出想要的散点图。 1.ListedColormap允许用户使用十六进制颜色码来定义自己所需的颜色库，并作为plt.scatter()中的cmap参数出现： 例子 # 定义了一个顺序为（255,0,0），（0,255,0），（0,0，255）的颜色库 colormap = ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF']) 2.plt.s
matplotlib 合并cmap，创建cmap，创建listedcolormap
me_yundou的博客
05-15 4597
python中matplotlib内置的离散cmap中颜色有限，为了获得包含更多颜色的cmap，最简单的方法就是合并内置cmap，创建新的cmap。 如下图所示，内置的qualitative系列包含下列离散cmap，最多只有20种颜色。而tab20b和tab20c的颜色各不相同，因此我们考虑合并它们得到一个新的cmap，可以直接用于图像绘制。 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import
CMasher极大丰富Matplotlib自带colormaps
Python数据之道
06-14 362
来源：pythonic生物人本次分享一个Python可视化colormaps工具：CMasher，主要提供sequential、diverging、cyclic三类渐变色，可极大丰富Matplotlib自带colormaps。CMasher colormaps包含顺序配色方案 (例如'amber')和逆配色方案 (例如'amber_r')共计116类，cmr.get_cm...
python画图指定colormap中间隔取样，并转为列表形式画图
菜菜的菜园子
05-15 424
Python画图colormap
使用自己定义的色彩方案 ListedColormap 作 plt.scatter() 的参数
xuechanba的博客
05-08 1255
参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/MaxxiChen/article/details/106137315. 这里以鸢尾花数据集为例， import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei" plt.rcParams['
matplotlib红到绿渐变colormap
最新发布
03-19
<think>嗯，用户想知道如何在Matplotlib中创建从红色到绿色的渐变颜色映射。首先，我需要回忆一下Matplotlib中颜色映射的相关知识。记得Matplotlib有一些内置的colormap，比如'viridis'、'plasma'等，但用户想要的是从红色到绿色的渐变，这可能不是内置的，需要自定义。 首先，我应该考虑使用LinearSegmentedColormap来自定义颜色。这个类允许用户通过指定颜色在不同位置的过渡来创建自定义的colormap。可能需要定义颜色节点，比如红色在0，绿色在1，中间可能有黄色过渡。或者用户是否需要中间颜色？比如红→黄→绿，或者直接红到绿线性渐变？ 然后，可能还需要使用ListedColormap，特别是当用户想从现有的颜色列表生成colormap时。例如，如果用户提供红色和绿色的RGB值，可以生成一个简单的两色渐变。 另外，记得用户可能需要调整颜色的过渡方式，比如使用HSV空间或者其他颜色混合方法。不过这可能比较复杂，先保持简单。 接下来，我需要检查是否有相关的示例代码。比如，使用LinearSegmentedColormap.from_list方法，传入颜色名称和颜色列表，如['red', 'green']。或者更平滑的渐变可能需要中间颜色，比如红→黄→绿，这样过渡更自然。 然后，考虑如何在绘图时应用这个自定义的colormap。例如，在绘制散点图或等高线图时，设置cmap参数为自定义的colormap名称。 还需要注意颜色映射的方向，是否需要反转，可以通过设置_r后缀或者使用reversed()方法。 另外，用户可能需要可视化这个colormap，以确认效果是否正确。可以使用colorbar来显示颜色映射的渐变情况。 然后，我应该查找是否有相关的官方文档或教程支持这些方法。比如，Matplotlib的官方示例中是否有创建自定义颜色映射的部分。可能引用相关的文档或用户提供的引用内容，比如引用中的颜色设置部分。 同时，用户提供的引用[2]中有使用plt.cm.Spectral的例子，这说明用户可能对现有的colormap有一定了解，但需要特定的红绿渐变。因此，自定义是必要的。 可能的问题：如何确保颜色过渡正确？如何处理中间值的颜色混合？是否需要考虑色彩空间转换？ 最后，整理步骤：1. 使用LinearSegmentedColormap创建自定义colormap；2. 在绘图时应用；3. 测试并显示效果。同时，给出示例代码，并解释每个参数的作用。</think>在Matplotlib中创建从红色到绿色的渐变颜色映射可以通过自定义`LinearSegmentedColormap`实现。以下是具体步骤和示例： --- ### 1. **直接红绿渐变（无中间色）** ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # 定义颜色节点：红色(1,0,0) → 绿色(0,1,0) colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0)] # RGB格式 cmap_name = 'RedGreen' custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors) # 测试颜色映射 plt.scatter([1,2,3], [1,2,3], c=[0, 0.5, 1], cmap=custom_cmap) plt.colorbar() plt.show() ``` --- ### 2. **红→黄→绿渐变（更自然过渡）** ```python # 添加黄色作为中间过渡色 colors = ['red', 'yellow', 'green'] cmap_name = 'RedYellowGreen' custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors) # 绘制渐变条验证效果 gradient = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, -1) plt.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=custom_cmap) plt.axis('off') plt.show() ``` --- ### 3. **使用HSV空间创建平滑渐变** 通过HSV色彩空间调整色相（Hue），生成更平滑的红绿渐变： ```python def red_green_cmap(n=256): h = np.linspace(0, 120, n) # 红色(0°) → 绿色(120°) s = np.ones(n) v = np.ones(n) hsv = np.stack([h, s, v], axis=1) rgb = plt.cm.hsv(hsv.astype(float))[:, :3] return LinearSegmentedColormap.from_list('RedGreen_HSV', rgb) plt.plot(np.random.rand(30), c=np.random.rand(), cmap=red_green_cmap(), marker='o') plt.colorbar() plt.show() ``` --- ### 关键参数说明 - `LinearSegmentedColormap.from_list`：通过颜色列表生成线性渐变色 - `N`参数：控制颜色分段数（默认256） - 反转颜色映射：添加`_r`后缀，如`custom_cmap.reversed()` ---
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