我们可以使用get_cmap函数和BoundaryNorm类来创建离散的色彩映射: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.colorsimportBoundaryNorm# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 定义离散区间bounds=[-1,-0.5,0,0.5,1]norm=BoundaryNorm(bounds,plt.get_cmap('RdYlBu').N)# 创建图形plt.fi...
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap def grayscale_cmap(cmap): """返回给定色图的灰度版本""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) # 使用名称获取色图对象 colors = cmap(np.arange(cmap.N)) # 将色图对象转为RGBA矩阵,形状为N×4 #将RGBA颜色转换为灰度 # 参考 alienryderflex.com/hsp. ...
rgba = cmap(0.5,bytes=True) 因此,为了根据 Ffisegydd 的回答简化代码,代码将如下所示: #import colormapfrommatplotlibimportcm#normalize item number values to colormapnorm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1000)#colormap possible values = viridis, jet, spectralrgba_color = cm.jet(norm(4...
select6 = np.linspace(0,1,len(sizes)) colors = plt.get_cmap(color_name)(select2) # 从色组里选择颜色,我选择的是select2 fig,ax = plt.subplots() ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, colors=colors) ax.axis('equal') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def grayscale_cmap(cmap): """为配色方案显示灰度图""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) colors = cmap(np.arange(cmap.N)) #将RGBA色转换为不同亮度的灰度值 ...
from matplotlib.colors importListedColormap, LinearSegmentedColormap mpl.rcParams.update({'figure.dpi':150}) matplotlib.cm.get_cmap(name=None,lut=None) name:内置 colormap 的名称,如 'viridis'(默认),'spring' 等。 lut:整数,重置 colormap 的采样间隔,默认是256。
importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsimportnumpyasnp# 创建自定义色彩映射colors_list=['#ff0000','#00ff00','#0000ff']# 红、绿、蓝n_bins=100# 颜色数量cmap_name='custom_div_cmap'cm=colors.LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name,colors_list,N=n_bins)# 创建数据x=np....
import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as colors import numpy as np def colormap_to_css(colormap_name, n_colors=256): cmap = cm.get_cmap(colormap_name) hex_colors = [colors.rgb2hex(cmap(i)[:3]) for i in range(n_colors)] return f""".{colormap_name.lower()}{{...
例如:cbm.pal('mario').as_cmap,将返回通过mario色板创建的Colormap object 实例:将所选择色板赋值于matplotlib中cmap参数 下例中调用npg色板 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import colorbm as cbm plt.rcParams['scatter.edgecolors'] = 000000 ...
分析：统计红绿蓝分别有多少个，然后重新给数组赋值 class Solution { public: void sortColors(int...