importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsimportnumpyasnp# 创建自定义颜色映射colors_list=['#ff0000','#00ff00','#0000ff']n_bins=100cmap=colors.LinearSegmentedColormap.from_list('How2matplotlib.com_cus
plt.title('Custom colormap example') plt.show() 在这个示例中,我们首先使用LinearSegmentedColormap.from_list函数创建了一个名为mycmap的自定义colormap,它从红色过渡到蓝色。然后,我们创建了一组数据,并使用red_blue colormap为数据点着色。最后,我们使用plt.show()函数显示图像。示例2:将colormap应用于散点...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.scatter(x,y,c=y,cmap='coolwarm')# 使用Colormap绘制散点图plt.colorbar()# 添加颜色条plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,根据y值的大小自动选择了不同的颜色,并通过Colormap ‘coolwarm’来进行映射。 自定义颜色映射 如果想要使用自定义的颜色映射...
cmap3 = LinearSegmentedColormap(name='mycmap', segmentdata=cdict3) plot_examples([cmap1, cmap2, cmap3]) 更直接简单的方法,使用LinearSegmentedColormap.from_list(colors): LinearSegmentedColormap.from_list(name,colors,N=256,gamma=1.0) 其中,colors 是颜色列表,或形如 (x, value) 的元组列表, x...
Matplotlib 有许多可通过 .get_cmap 访问的内置色图。还有一些外部库,如 palettable,它们有许多额外的色图。 然而,我们经常想在 Matplotlib 中创建或操作色图,这可以使用 ListedColormap 或 LinearSegmentedColormap 类来完成。 从外部看,两个色图类都将 0 到 1 之间的值映射到一堆颜色。但是,有一些细微的差别,其...
cmap_list1=plt.colormaps() print(cmap_list1) 1. 2. 3. 4. 5. 方法三: 如果使用的是Pycharm编译器,那么可以在作图的时候简单的随便给定一个cmap的类型,如果给定的cmap类型是错误的,那么在编译器的错误提示信息中也会显示出所有的cma...
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap', colors) 使用Colormap绘制图像在绘制图像时,我们可以使用Colormap将像素值映射到颜色上。例如,我们可以使用imshow函数绘制一个灰度图像,并使用Colormap将像素值映射到颜色: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一个灰度图像 image = np....
print(list(f.keys())) ey=f['e2'][:] print(ey.shape) cmaps=plt.colormaps() cmaps_vi=matplotlib.colormaps.get_cmap('viridis') print(cmaps) print(dir(cmaps_vi)) print(cmaps_vi.colors) print(len(cmaps_vi.colors)) print(len(cmaps_vi.colors[0])) ...
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('blue_to_red', colors) # 使用色彩映射表绘制图像 data = plt.rand(10, 10) plt.imshow(data, cmap=cmap) plt.colorbar() plt.show() 相关优势 灵活性:用户可以根据需要创建任何颜色组合的映射表。
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list('Mycmap', colors) norm = mcolors.Normalize(vmin=5, vmax=10) # 默认是0-1,可以通过vmin和vmax指定范围 im = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap) fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1)) fig.subplots_adjust(bottom=0.5) fig.colorbar(im...