常用的cmap包括: ‘viridis’:从浅绿到深蓝的颜色映射 ‘plasma’:从粉红到黄色的颜色映射 ‘inferno’:从橙色到黑色的颜色映射 ‘magma’:从紫红到黑色的颜色映射 ‘cividis’:色盲友好的颜色映射 示例如下: import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个随机的10x10的矩阵 import numpy as np data = np.random...
在上面的示例中,我们通过设置cmap为’viridis’,将y轴的数值映射到viridis颜色映射方案中。运行代码后,我们可以看到散点图中的颜色根据y值的大小而变化,展现出不同的颜色。 除了’viridis’外,我们还可以使用其他的cmap,如’plasma’, ‘inferno’, ‘magma’, 'cividis’等。每种颜色映射方案都有独特的颜色组合,...
使用颜色映射表时不必要记住全部的代表字符串,我们可以在使用的时候去官网查找后使用。 Matplotlib的默认cmap是viridis。 翻转cmap的颜色顺序 由于cmap的颜色映射表是有固定存储顺序的数组,所以我们可以在需要的时候翻转cmap与数值的对应顺序,翻转命令为在颜色映射表的字符串最后加上’_r’。 代码语言:javascript 复制 ax...
cmap是imshow()函数的一个关键参数,它指定了热图的颜色样式。cmap参数可以接受多种取值,每种取值都对应一种颜色映射方案。下面是一些常用的cmap取值及其对应的颜色样式: ‘viridis’: 颜色从蓝到黄的渐变效果 ‘plasma’: 颜色从紫到橙的渐变效果 ‘inferno’: 颜色从黑到红的渐变效果 ‘magma’: 颜色从黑到红的...
在这个示例中,我们生成了100个随机数据点,并使用'viridis'配色方案将这些数据点绘制为散点图。颜色条用于显示颜色与数值之间的映射关系。 4. 自定义cmap配色方案 如果需要自定义cmap配色方案,可以使用matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap类。以下是一个简单的示例,演示如何创建自定义的cmap配色方案: ...
在这个例子中,我们使用plt.get_cmap('viridis', 50)获取了 ‘viridis’ 色彩映射的中间 50% 部分。这种技术在你只需要色彩映射的一部分,或者想要突出显示某个特定范围的数据时非常有用。 2.3 创建离散色彩映射 虽然色彩映射通常用于连续数据,但有时我们可能需要将其应用于离散数据。我们可以使用get_cmap函数和Bounda...
viridis配色方案是一种新的配色方案,它以蓝绿色为基调,使用明亮和饱和的颜色来表示数据的不同取值。这种配色方案在显示连续数据时非常有效,尤其在黑白打印或色盲用户的情况下更加可靠。viridis配色方案在Matplotlib中成为默认配色方案,取代了jet配色方案。 3. rainbow配色方案 rainbow配色方案使用七种不同颜色的光谱,从红色...
cmap参数通常用于散点图、等高线图、热力图等需要根据数据值显示不同颜色的图形,通过设置cmap参数,可以为图形中的数据点或区域分配不同的颜色,从而更直观地展示数据的分布和变化。 2、常用颜色映射 matplotlib提供了许多内置的颜色映射,如: ‘viridis’: 一种在数据可视化中常用的颜色映射,具有较好的颜色对比度和视觉...
这个函数中的 cmap 参数是一个色彩映射参数,它定义了如何将图像数据映射到颜色空间。 在Python 的 Matplotlib 库中,imshow 函数用于显示图像,其 cmap 参数用于指定一个色彩映射表。默认情况下,cmap 的值为 'viridis',这是一种常用的色彩映射表。 色彩映射表通常用于将数值数据映射到颜色空间,以便在图像中可视化这些...
在上述代码中,我们使用cmap='viridis'指定了颜色映射为"viridis",并通过c参数传入了颜色值。最后使用plt.colorbar()函数添加了一个颜色条,用于表示颜色与数值的对应关系。 Matplotlib的颜色映射在数据可视化中非常常用,特别是在热力图、等高线图等需要表示数据密度的图形中。不同的颜色映射适用于不同的数据类型和场景,...