from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap viridis = mpl.colormaps['viridis'] print(dir(viridis), 'viridis.colors', viridis.colors) print(viridis(2), viridis.N) jet=mpl.colormaps['jet'
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的数据集x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 使用 'Blues' 顺序色彩映射表plt.scatter(x,y,c=y,cmap='Blues')plt.colorbar(label='sin(x)')plt.title('How2matplotlib.com: Sequential Colormap Example (Blues)')plt.show() Python Copy...
jet = colors.Colormap('jet') cNorm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1]) scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet) lines = [] for idx in range(len(curves)): line = curves[idx] colorVal = scalarMap.to_rgba(values[idx]) retLine, = ax.plot(line, color=colorVal...
在Matplotlib中,颜色映射(colormap)是一个从数值到颜色的映射。它通常用于将一个连续或离散的数值变量映射到颜色,以便在图形中表示数据的大小。例如,在一个热力图中,颜色映射可以用来表示数据的大小,深色表示大的数值,浅色表示小的数值。 Matplotlib提供了大量的预定义颜色映射,如’jet’、’viridis’、’plasma’等。
1、colormap名称 colormap颜色通过matplotlib的cm模块调用,print(dir(cm))即可输出所有的名称,共计81种(不包含反向色条,例如'Reds'的反向色条'Reds_r'),详细如下: ['Accent', 'Blues', 'BrBG', 'BuGn', 'BuPu', 'CMRmap', 'Dark2', 'GnBu', 'Greens', 'Greys', 'OrRd', 'Oranges', 'PRGn...
#指定colormap cmap = matplotlib.cm.jet #设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的,即归一化 norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=160, vmax=300) #显示图形,此处没有使用contourf #>>>ctf=plt.contourf(grid_x,grid_y,grid_z)
Matplotlib是一个Python的数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。在Matplotlib中,cmap(colormap)用于指定绘图中的颜色映射。 颜色映射是将数据值映射到颜色的过程,它可以帮助我们更直观地理解数据的分布和趋势。Matplotlib提供了多种预定义的颜色映射,例如"viridis"、"jet"、"cool"...
"CMRmap","cubehelix","brg","hsv","gist_rainbow","rainbow","jet","nipy_spectral","gist_ncar"]norm=mpl.colors.Normalize(1,256)formincmaps:sm=mpl.cm.ScalarMappable(norm,m)# 将数值和颜色进行线性映射sm=sm.to_rgba(x)# 得到colormap的rgba矩阵,其中a是透明度,我们只取前三列filename='F:/...
cmap = matplotlib.cm.jet #设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的,即归一化 norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=160, vmax=300) #显示图形,此处没有使用contourf #>>>ctf=plt.contourf(grid_x,grid_y,grid_z) gci=plt.imshow(grid_z.T, extent=extent, origin='lower',cmap=cmap, no...
(0,1,0,1)#指定colormapcmap=.jet#设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的,即归一化norm=matplotlib.colors.Normalize(vmin=160,vmax=300)#显示图形,此处没有使用contourf #>>>ctf=plt.contourf(grid_x,grid_y,grid_z)gci=plt.imshow(grid_z.T,extent=extent,origin='lower',cmap=cmap,norm=...