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Hi，我是山月。
今天来给大家介绍下Matplotlib里的颜色部分。
01
指定颜色
Matplotlib可以通过以下格式来指定颜色：
- 一个RGB或RGBA(红，绿，蓝，alpha)元组，元组内元素是在封闭区间[0,1]内的浮点数(如：(0.1,0.2,0.5)或(0.1,0.2,0.5,0.3))；
- 十六进制的 RGB 或 RGBA 字符串（如：“#0f0f0f”或“#0f0f0f80”，不区分大小写）；
- 一个简写的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串，把每个字符复制即可获得完整的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串，（如：“#abc”相当于“#aabbcc”；“#abcd”相当于“#aabbccdd”；不区分大小写）;
- 封闭区间[0,1]内的浮点数字符串，包括灰度(如’0.5′);
- {‘b’, ‘g’, ‘r’, ‘c’, ‘m’, ‘y’, ‘k’, ‘w’} 之一，它们是蓝色、绿色、红色、青色、品红、黄色、黑色和白色的单个字符速记符号。
- X11/CSS4 颜色名称（不区分大小写）；
- xkcd 颜色名称，前缀为“xkcd:”（例如，“xkcd:sky blue”；不区分大小写）。
- ‘T10’ 分类调色板中的一种 Tableau 颜色（默认颜色循环）：{‘tab:blue’, ‘tab:orange’, ‘tab:green’, ‘tab:red’, ‘tab:purple’, ‘tab:brown’, ‘tab:pink’, ‘tab:gray’, ‘tab:olive’, ‘tab:cyan’}（不区分大小写）；
- “CN”颜色规范，即’C’后面跟着一个数字，它是默认属性循环的索引(matplotlib.rcParams[‘ axis .prop_cycle’])；索引将在呈现时发生，如果循环不包含颜色，则默认为黑色。
“Red”, “Green”和”Blue”是这些颜色的强度，它们的组合跨越了色彩空间。
“Alpha”的行为方式取决于 Artist 的 zorder，高zorder Artists 绘制在低 Artists 之上，“Alpha”决定低Artists是否被高Artists覆盖。
如果一个像素的旧 RGB 是 RGBold，而要添加的 Artist 像素的 RGB 是带有alpha 的 RGBnew。
则该像素的 RGB 更新为：RGB = RGBOld * (1 – Alpha) + RGBnew * Alpha。
Alpha 为 1 表示旧颜色完全被新 Artist 覆盖，Alpha 为 0 表示 Artist 的像素是透明的。
1、“CN”颜色选择
一旦创建artist，“CN”颜色就会转换为 RGBA。如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
th = np.linspace(0, 2*np.pi, 128)
def demo(sty):
mpl.style.use(sty)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
ax.set_title('style: {!r}'.format(sty), color='C0')
ax.plot(th, np.cos(th), 'C1', label='C1')
ax.plot(th, np.sin(th), 'C2', label='C2')
ax.legend()
demo('default')
demo('seaborn')
plt.show()Effect:
使用第一种颜色作为标题，然后使用第二种和第三种颜色绘制每种样式。
2、xkcd 和 X11/CSS4
xkcd 颜色名称详情可看：https://xkcd.com/color/rgb/；
X11/CSS4 和 xkcd 之间有 95 个名称冲突，其中只有3个名称对应的十六进制值是相同的。
如，’blue’映射到’#0000FF’，而’xkcd:blue’映射到’#0343DF’。
也正是由于这些名称冲突存在，所以所有的xkcd颜色名称都有前缀’xkcd:’。
名称冲突如下图所示，其中十六进制值一致的颜色名称以粗体显示：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib._color_data as mcd
import matplotlib.patches as mpatch
overlap = {name for name in mcd.CSS4_COLORS
if "xkcd:" + name in mcd.XKCD_COLORS}
fig = plt.figure(figsize=[4.8, 16])
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
for j, n in enumerate(sorted(overlap, reverse=True)):
weight = None
cn = mcd.CSS4_COLORS[n]
xkcd = mcd.XKCD_COLORS["xkcd:" + n].upper()
if cn == xkcd:
weight = 'bold'
r1 = mpatch.Rectangle((0, j), 1, 1, color=cn)
r2 = mpatch.Rectangle((1, j), 1, 1, color=xkcd)
txt = ax.text(2, j+.5, ' ' + n, va='center', fontsize=10,
weight=weight)
ax.add_patch(r1)
ax.add_patch(r2)
ax.axhline(j, color='k')
ax.text(.5, j + 1.5, 'X11', ha='center', va='center')
ax.text(1.5, j + 1.5, 'xkcd', ha='center', va='center')
ax.set_xlim(0, 3)
ax.set_ylim(0, j + 2)
ax.axis('off')
plt.show()Effect:
ps：为什么说有95个名称冲突，但是只有49个颜色名称？
因为除了3个一样的十六进制之外，其它46个名称都对应了2个十六进制，所以46*2+3=95。
02
自定义颜色条
颜色条需要一个“可映射”（matplotlib.cm.ScalarMappable）对象（通常是图像）来指示要使用的色图和标准。
如果想创建没有附加图像的颜色条，可以改为使用没有关联数据的 ScalarMappable。
1、基本连续颜色条
现在让我们创建一个带有刻度和标签的基本连续颜色条。
colorbar调用的参数包括ScalarMapable（使用norm和cmap参数构造）、绘制colorbar的axes以及colorbar的方向。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.subplots_adjust(bottom=0.5)
cmap = mpl.cm.cool
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=5, vmax=10)
fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap),
cax=ax, orientation='horizontal', label='Some Units')
plt.show()Effect:
2、离散间隔颜色条
第二个示例演示了如何使用ListedColormap，它从一组列出的颜色生成一个色图。
colors.BoundaryNorm根据离散间隔和扩展端生成色图索引，以显示“over”和“under”值颜色。
Over 和 under 用于显示标准化[0,1]范围之外的数据。在这里，我们将颜色作为灰色阴影传递给编码 0-1 范围内浮点数的字符串。
如果使用 ListedColormap，则 bounds 数组的长度必须比颜色列表的长度大 1。边界必须是单调递增的。
这一次，除了之前的参数外，我们还要向colorbar传递更多的参数。
要在colorbar上显示超出范围的值，我们必须使用extend关键字参数。要使用extend，必须指定两个额外的边界。
最后，间距参数确保间隔按比例显示在colorbar上。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.subplots_adjust(bottom=0.5)
cmap = mpl.colors.ListedColormap(['red', 'green', 'blue', 'cyan'])
cmap.set_over('0.25')
cmap.set_under('0.75')
bounds = [1, 2, 4, 7, 8]
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
fig.colorbar(
mpl.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm),
cax=ax,
boundaries=[0] + bounds + [13],
extend='both',
ticks=bounds,
spacing='proportional',
orientation='horizontal',
label='Discrete intervals, some other units',
)
plt.show()Effect:
3、具有自定义扩展长度的彩条
在这里，我们说明了对具有离散间隔的颜色条使用自定义长度颜色条扩展。
要使每个扩展的长度与内部颜色的长度相同，得使用 extendfrac=’auto’。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.subplots_adjust(bottom=0.5)
cmap = mpl.colors.ListedColormap(['royalblue', 'cyan',
'yellow', 'orange'])
cmap.set_over('red')
cmap.set_under('blue')
bounds = [-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0]
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
fig.colorbar(
mpl.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm),
cax=ax,
boundaries=[-10] + bounds + [10],
extend='both',
extendfrac='auto',
ticks=bounds,
spacing='uniform',
orientation='horizontal',
label='Custom extension lengths, some other units',
)
plt.show()Effect:
03
创建颜色图
Matplotlib 有许多可通过 matplotlib.cm.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，其中一些如下所示。
在手动创建或操作颜色图之前，让我们看看如何从现有的颜色图类中获取颜色图及其颜色。
1、获取色图并访问它们的值
首先，获取一个已命名的色图，其中大部分在 Matplotlib 中的可选色图中列出，可以使用 matplotlib.cm.get_cmap 完成，它会返回一个色图对象。
第二个参数给出了用于定义色图的颜色列表的大小，我们使用一个适度的值 8：
from matplotlib import cm
viridis = cm.get_cmap('viridis', 8)
print(viridis) # <matplotlib.colors.ListedColormap object at 0x0000024BACC8AFD0>对象 viridis 是一个可调用对象，当传递一个介于 0 和 1 之间的浮点数时，它会从色图中返回一个 RGBA 值：
print(viridis(0.56)) # (0.122312, 0.633153, 0.530398, 1.0)1）ListedColormap
ListedColormap 将它们的颜色值存储在 .colors 属性中，因此可以使用 colors 属性直接访问组成色图的颜色列表。
也可以通过调用viridis来间接访问它，该viridis的值数组与colormap的长度相匹配。
请注意，返回的列表是 RGBA Nx4 数组的形式，其中 N 是色图的长度。
import numpy as np
from matplotlib import cm
viridis = cm.get_cmap('viridis', 8)
print('viridis.colors', viridis.colors)
print('viridis(range(8))', viridis(range(8)))
print('viridis(np.linspace(0, 1, 8))', viridis(np.linspace(0, 1, 8)))
'''
viridis.colors [[0.267004 0.004874 0.329415 1. ]
[0.275191 0.194905 0.496005 1. ]
[0.212395 0.359683 0.55171 1. ]
[0.153364 0.497 0.557724 1. ]
[0.122312 0.633153 0.530398 1. ]
[0.288921 0.758394 0.428426 1. ]
[0.626579 0.854645 0.223353 1. ]
[0.993248 0.906157 0.143936 1. ]]
viridis(range(8)) [[0.267004 0.004874 0.329415 1. ]
[0.275191 0.194905 0.496005 1. ]
[0.212395 0.359683 0.55171 1. ]
[0.153364 0.497 0.557724 1. ]
[0.122312 0.633153 0.530398 1. ]
[0.288921 0.758394 0.428426 1. ]
[0.626579 0.854645 0.223353 1. ]
[0.993248 0.906157 0.143936 1. ]]
viridis(np.linspace(0, 1, 8)) [[0.267004 0.004874 0.329415 1. ]
[0.275191 0.194905 0.496005 1. ]
[0.212395 0.359683 0.55171 1. ]
[0.153364 0.497 0.557724 1. ]
[0.122312 0.633153 0.530398 1. ]
[0.288921 0.758394 0.428426 1. ]
[0.626579 0.854645 0.223353 1. ]
[0.993248 0.906157 0.143936 1. ]]
'''色图是一个查找表，因此“过采样 oversampling”色图会返回最近邻插值（注意下面列表中的重复颜色）。
print('viridis(np.linspace(0, 1, 12))', viridis(np.linspace(0, 1, 12)))
'''
viridis(np.linspace(0, 1, 12)) [[0.267004 0.004874 0.329415 1. ]
[0.267004 0.004874 0.329415 1. ]
[0.275191 0.194905 0.496005 1. ]
[0.212395 0.359683 0.55171 1. ]
[0.212395 0.359683 0.55171 1. ]
[0.153364 0.497 0.557724 1. ]
[0.122312 0.633153 0.530398 1. ]
[0.288921 0.758394 0.428426 1. ]
[0.288921 0.758394 0.428426 1. ]
[0.626579 0.854645 0.223353 1. ]
[0.993248 0.906157 0.143936 1. ]
[0.993248 0.906157 0.143936 1. ]]
'''2）LinearSegmentedColormap
LinearSegmentedColormap 没有 .colors 属性。但是，仍然可以使用整数数组或 0 到 1 之间的浮点数组调用色图。
import numpy as np
from matplotlib import cm
copper = cm.get_cmap('copper', 8)
print(copper) # <matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap object at 0x0000020C937BD668>
print('copper(range(8))', copper(range(8)))
print('copper(np.linspace(0, 1, 8))', copper(np.linspace(0, 1, 8)))
'''
copper(range(8)) [[0. 0. 0. 1. ]
[0.17647055 0.1116 0.07107143 1. ]
[0.35294109 0.2232 0.14214286 1. ]
[0.52941164 0.3348 0.21321429 1. ]
[0.70588219 0.4464 0.28428571 1. ]
[0.88235273 0.558 0.35535714 1. ]
[1. 0.6696 0.42642857 1. ]
[1. 0.7812 0.4975 1. ]]
copper(np.linspace(0, 1, 8)) [[0. 0. 0. 1. ]
[0.17647055 0.1116 0.07107143 1. ]
[0.35294109 0.2232 0.14214286 1. ]
[0.52941164 0.3348 0.21321429 1. ]
[0.70588219 0.4464 0.28428571 1. ]
[0.88235273 0.558 0.35535714 1. ]
[1. 0.6696 0.42642857 1. ]
[1. 0.7812 0.4975 1. ]]
'''2、创建列出的色图
创建色图得本质是上面的逆操作，我们向 ListedColormap 提供颜色规范的列表或数组以创建新的色图。
在这里我们会定义一个辅助函数：plot_examples，该函数将多个色图之一作为输入，创建一些随机数据，并将色图应用于该数据集的图像图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
def plot_examples(colormaps):
"""
辅助函数，可以用关联的色图绘制数据
"""
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(30, 30)
n = len(colormaps)
fig, axs = plt.subplots(1, n, figsize=(n * 2 + 2, 3),
constrained_layout=True, squeeze=False)
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps):
psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=-4, vmax=4)
fig.colorbar(psm, ax=ax)
plt.show()
cmap = ListedColormap(["darkorange", "gold", "lawngreen", "lightseagreen"])
plot_examples([cmap])Effect:
事实上，该列表可能包含任何有效的 matplotlib 颜色规范。
Nx4 numpy 数组对创建自定义色图特别有用，因为我们可以在这样的数组上执行各种 numpy 操作，因此从现有色图制作新色图变得非常简单。
比如我们想要将 256 长度的“viridis”色图得前 25 个条目设为粉红色：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib import cm
def plot_examples(colormaps):
"""
辅助函数，可以用关联的色图绘制数据
"""
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(30, 30)
n = len(colormaps)
fig, axs = plt.subplots(1, n, figsize=(n * 2 + 2, 3),
constrained_layout=True, squeeze=False)
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps):
psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=-4, vmax=4)
fig.colorbar(psm, ax=ax)
plt.show()
viridis = cm.get_cmap('viridis', 256)
newcolors = viridis(np.linspace(0, 1, 256))
pink = np.array([248/256, 24/256, 148/256, 1])
newcolors[:25, :] = pink
newcmp = ListedColormap(newcolors)
plot_examples([viridis, newcmp])Effect:
我们可以轻松地减小色图的动态范围；比如我们选择色图的中值0.5。
但是，我们需要从更大的颜色图进行插值，否则新的颜色图将具有重复值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib import cm
def plot_examples(colormaps):
"""
辅助函数，可以用关联的色图绘制数据
"""
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(30, 30)
n = len(colormaps)
fig, axs = plt.subplots(1, n, figsize=(n * 2 + 2, 3),
constrained_layout=True, squeeze=False)
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps):
psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=-4, vmax=4)
fig.colorbar(psm, ax=ax)
plt.show()
viridis = cm.get_cmap('viridis', 256)
viridisBig = cm.get_cmap('viridis', 512)
newcmp = ListedColormap(viridisBig(np.linspace(0.25, 0.75, 256)))
plot_examples([viridis, newcmp])Effect:
我们可以很容易地连接两个颜色图：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib import cm
def plot_examples(colormaps):
"""
辅助函数，可以用关联的色图绘制数据
"""
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(30, 30)
n = len(colormaps)
fig, axs = plt.subplots(1, n, figsize=(n * 2 + 2, 3),
constrained_layout=True, squeeze=False)
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps):
psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=-4, vmax=4)
fig.colorbar(psm, ax=ax)
plt.show()
viridis = cm.get_cmap('viridis', 256)
top = cm.get_cmap('Oranges_r', 128)
bottom = cm.get_cmap('Blues', 128)
newcolors = np.vstack((top(np.linspace(0, 1, 128)),
bottom(np.linspace(0, 1, 128))))
newcmp = ListedColormap(newcolors, name='OrangeBlue')
plot_examples([viridis, newcmp])Effect:
当我们不需要从一个已命名的色图开始时，我们只需要创建 Nx4 数组传递给 ListedColormap。
创建一个从棕色 (RGB: 90,40,40) 到白色 (RGB: 255,255,255) 的色图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib import cm
def plot_examples(colormaps):
"""
辅助函数，可以用关联的色图绘制数据
"""
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(30, 30)
n = len(colormaps)
fig, axs = plt.subplots(1, n, figsize=(n * 2 + 2, 3),
constrained_layout=True, squeeze=False)
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps):
psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=-4, vmax=4)
fig.colorbar(psm, ax=ax)
plt.show()
viridis = cm.get_cmap('viridis', 256)
N = 256
vals = np.ones((N, 4))
vals[:, 0] = np.linspace(90/256, 1, N)
vals[:, 1] = np.linspace(40/256, 1, N)
vals[:, 2] = np.linspace(40/256, 1, N)
newcmp = ListedColormap(vals)
plot_examples([viridis, newcmp])Effect:
3、创建线性分段色图
LinearSegmentedColormap使用在RGB（A）值之间插值的锚点来指定色图。
这些颜色图以允许在锚点处不连续的格式指定。
每个锚点被指定为 [x[i] yleft[i] yright[i]] 形式的矩阵中的一行，其中 x[i] 是锚点，yleft[i] 和 yright[i] 是锚点两侧的颜色值。
如果没有不连续点，则 yleft[i]=yright[i]：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
cdict = {'red': [[0.0, 0.0, 0.0],
[0.5, 1.0, 1.0],
[1.0, 1.0, 1.0]],
'green': [[0.0, 0.0, 0.0],
[0.25, 0.0, 0.0],
[0.75, 1.0, 1.0],
[1.0, 1.0, 1.0]],
'blue': [[0.0, 0.0, 0.0],
[0.5, 0.0, 0.0],
[1.0, 1.0, 1.0]]}
def plot_linearmap(cdict):
newcmp = LinearSegmentedColormap('testCmap', segmentdata=cdict, N=256)
rgba = newcmp(np.linspace(0, 1, 256))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3), constrained_layout=True)
col = ['r', 'g', 'b']
for xx in [0.25, 0.5, 0.75]:
ax.axvline(xx, color='0.7', linestyle='--')
for i in range(3):
ax.plot(np.arange(256)/256, rgba[:, i], color=col[i])
ax.set_xlabel('index')
ax.set_ylabel('RGB')
plt.show()
plot_linearmap(cdict)Effect:
为了在锚点处产生不连续性，第三列与第二列不同。“red”、“green”、“blue”和可选的“alpha”中的每一个的矩阵设置为：
cdict['red'] = [...
[x[i] yleft[i] yright[i]],
[x[i+1] yleft[i+1] yright[i+1]],
...]对于在 x[i] 和 x[i+1] 之间传递给色图的值，插值在 yright[i] 和 yleft[i+1] 之间。
在下面的示例中，在 0.5 处有一个红色的不连续性。0 和 0.5 之间的插值从 0.3 变为 1，而 0.5 和 1 之间的插值从 0.9 变为 1。
注意 red[0, 1] 和 red[2, 2] 对于插值都是多余的，因为 red[0 , 1] 是 0 左边的值，red[2, 2] 是 1.0 右边的值。
cdict['red'] = [[0.0, 0.0, 0.3],
[0.5, 1.0, 0.9],
[1.0, 1.0, 1.0]]
plot_linearmap(cdict)Effect:
1）直接从列表创建分段色图
以上是一种非常通用的方法，但实施起来确实有点麻烦。
对于一些基本情况，使用 LinearSegmentedColormap.from_list 可能更容易。
它从提供的颜色列表中创建具有相等间距的分段颜色图。
colors = ["darkorange", "gold", "lawngreen", "lightseagreen"]
cmap1 = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", colors)如果需要，可以将色图的节点指定为 0 到 1 之间的数字。
例如，带红色的部分可能会占用颜色图中的更多空间。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
def plot_examples(colormaps):
"""
辅助函数，可以用关联的色图绘制数据
"""
np.random.seed(19680801)
data = np.random.randn(30, 30)
n = len(colormaps)
fig, axs = plt.subplots(1, n, figsize=(n * 2 + 2, 3),
constrained_layout=True, squeeze=False)
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps):
psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=-4, vmax=4)
fig.colorbar(psm, ax=ax)
plt.show()
colors = ["darkorange", "gold", "lawngreen", "lightseagreen"]
cmap1 = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", colors)
nodes = [0.0, 0.4, 0.8, 1.0]
cmap2 = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", list(zip(nodes, colors)))
plot_examples([cmap1, cmap2])Effect:
04
颜色图归一化
默认情况下，可以使用色图的对象将色图中的颜色从数据值vmin线性映射到vmax。如:
pcm = ax.pcolormesh(x, y, Z, vmin=-1., vmax=1., cmap='RdBu_r')将 Z 中的数据从 -1 线性映射到 +1，因此 Z=0 将在色图 RdBu_r 的中心给出颜色（在这种情况下为白色）。
Matplotlib 会分两步进行此映射，首先将输入数据标准化为 [0, 1]，然后映射到色图中的索引。
规范化是在 matplotlib.colors() 模块中定义的类，默认的线性归一化是 matplotlib.colors.Normalize()。
将数据映射到颜色的Artists传递参数 vmin 和 vmax 来构造一个 matplotlib.colors.Normalize() 实例，然后调用它：
import matplotlib as mpl
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1.,vmax=1.)
print(norm(0.)) # 0.5但是，有时以非线性方式将数据映射到颜色图很有用。
1、对数
最常见的转换之一是通过取其对数（以 10 为底）来绘制数据，这种转换对于显示不同比例的变化很有用。
可以使用 colors.LogNorm 通过 log10 来将数据规范化。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
N = 100
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = np.exp(-(X)**2 - (Y)**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
Z = Z1 + 50 * Z2
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
pcm = ax[0].pcolor(X, Y, Z,
norm=colors.LogNorm(vmin=Z.min(), vmax=Z.max()),
cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='max')
pcm = ax[1].pcolor(X, Y, Z, cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='max')
plt.show()Effect:
2、对称对数
虽然有时会出现正数和负数，但我们仍然希望将对数刻度应用于两者。在这种情况下，负数也按对数缩放，但映射到较小的数字；
例如，如果 vmin=-vmax，那么它们的负数从 0 映射到 0.5，正数从 0.5 映射到 1。
由于接近零的值的对数趋于无穷大，因此需要线性映射零附近的小范围。
参数 linthresh 允许用户指定此范围的大小（-linthresh，linthresh）。色图中此范围的大小由 linscale（默认1.0） 设置。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
N = 100
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z,
norm=colors.SymLogNorm(linthresh=0.03, linscale=0.03,
vmin=-1.0, vmax=1.0, base=10),
cmap='RdBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both')
pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', vmin=-np.max(Z))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both')
plt.show()Effect:
3、幂律
有时将颜色重新映射到幂律关系（即y=xγ，其中 γ 是幂）是有用的。为此，我们可以使用colors.PowerNorm。
它会将 gamma 作为参数（gamma == 1.0 只会产生默认的线性归一化）：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
N = 100
X, Y = np.mgrid[0:3:complex(0, N), 0:2:complex(0, N)]
Z1 = (1 + np.sin(Y * 10.)) * X**(2.)
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z1, norm=colors.PowerNorm(gamma=0.5),
cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='max')
pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z1, cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='max')
plt.show()Effect:
4、离散边界
Matplotlib 附带的另一个规范化是 colors.BoundaryNorm。
除了 vmin 和 vmax 之外，它还需要映射数据的边界作为参数。然后颜色在这些边界之间线性分布。如：
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
bounds = np.array([-0.25, -0.125, 0, 0.5, 1])
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=4)
print(norm([-0.2,-0.15,-0.02, 0.3, 0.8, 0.99])) # [0 0 1 2 3 3]注意：与其他规范不同，此规范返回从 0 到 ncolors-1 的值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
N = 100
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2
fig, ax = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8))
ax = ax.flatten()
# 均匀边界会产生类似于轮廓的效果
bounds = np.linspace(-1, 1, 10)
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=256)
pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z,
norm=norm,
cmap='RdBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both', orientation='vertical')
# 不均匀边界改变了颜色映射:
bounds = np.array([-0.25, -0.125, 0, 0.5, 1])
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=256)
pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, norm=norm, cmap='RdBu_r')
fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both', orientation='vertical')
pcm = ax[2].pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdBu_r', vmin=-np.max(Z))
fig.colorbar(pcm, ax=ax[2], extend='both', orientation='vertical')
plt.show()Effect:
5、TwoSlopeNorm
有时我们希望在中心点的两侧有不同的颜色图，并且我们希望这两个颜色图具有不同的线性比例。
我们以一张地形图为例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cbook as cbook
filename = cbook.get_sample_data('topobathy.npz', asfileobj=False)
with np.load(filename) as dem:
topo = dem['topo']
longitude = dem['longitude']
latitude = dem['latitude']
fig, ax = plt.subplots()
# 制作一张彩色地图，清晰地描绘陆地和海洋，长度相同（256+256）
colors_undersea = plt.cm.terrain(np.linspace(0, 0.17, 256))
colors_land = plt.cm.terrain(np.linspace(0.25, 1, 256))
all_colors = np.vstack((colors_undersea, colors_land))
terrain_map = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('terrain_map',
all_colors)
# 制定标准：注意中心偏移，以便土地具有更大的动态范围：
divnorm = colors.TwoSlopeNorm(vmin=-500., vcenter=0, vmax=4000)
pcm = ax.pcolormesh(longitude, latitude, topo, rasterized=True, norm=divnorm,
cmap=terrain_map,)
# 简单的地理绘图，设置纵横比，因为经线之间的距离取决于纬度。
ax.set_aspect(1 / np.cos(np.deg2rad(49)))
fig.colorbar(pcm, shrink=0.6)
plt.show()Effect:
6、自定义规范
上面描述的 TwoSlopeNorm 为自定义规范提供了一个有用的示例。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cbook as cbook
filename = cbook.get_sample_data('topobathy.npz', asfileobj=False)
with np.load(filename) as dem:
topo = dem['topo']
longitude = dem['longitude']
latitude = dem['latitude']
fig, ax = plt.subplots()
colors_undersea = plt.cm.terrain(np.linspace(0, 0.17, 256))
colors_land = plt.cm.terrain(np.linspace(0.25, 1, 256))
all_colors = np.vstack((colors_undersea, colors_land))
terrain_map = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('terrain_map',
all_colors)
class MidpointNormalize(colors.Normalize):
def __init__(self, vmin=None, vmax=None, vcenter=None, clip=False):
self.vcenter = vcenter
colors.Normalize.__init__(self, vmin, vmax, clip)
def __call__(self, value, clip=None):
x, y = [self.vmin, self.vcenter, self.vmax], [0, 0.5, 1]
return np.ma.masked_array(np.interp(value, x, y))
midnorm = MidpointNormalize(vmin=-500., vcenter=0, vmax=4000)
pcm = ax.pcolormesh(longitude, latitude, topo, rasterized=True, norm=midnorm,
cmap=terrain_map)
ax.set_aspect(1 / np.cos(np.deg2rad(49)))
fig.colorbar(pcm, shrink=0.6, extend='both')
plt.show()Effect:
05
选择颜色图
Matplotlib 有许多可通过 matplotlib.cm.get_cmap 访问的内置色图，还有像 [palettable] 和 [colorcet] 这样的外部库，它们有许多额外的色图。
在这里，我们简要讨论如何在众多选项之间进行选择。
1、概述
选择一个好色图是因为想在 3D 颜色空间中为数据集找到一个好的表示。
任何给定数据集的最佳颜色图取决于许多因素，包括：
- 是表示形式数据还是度量数据（[Ware]）
- 数据集的知识（例如，是否存在其他值偏离的临界值？）
- 绘制的参数是否有直观的配色方案
- 在这个领域是否有观众可能期望的标准
对于许多应用程序，感知一致的颜色图是最佳选择——数据中的相等步长被视为颜色空间中的相等步长。
研究人员发现，当数据发生变化时，人脑对亮度参数变化的感知比色调等变化要好得多。因此，具有单调增加亮度的颜色图将更好地被观看者解释。
[colorcet]是一个很好的感知统一色图的例子。
颜色可以以各种方式在 3D 空间中表示，一种表示颜色的方法是使用 CIELAB。
在 CIELAB 中，色彩空间可以通过亮度（L∗）；red-green（a*）；和yellow-blue（b∗）表示。
然后可以使用参数亮度来了解更多关于 matplotlib 色图将如何被观众感知的信息。
2、色图类别
颜色图通常根据功能分为几类：
- Sequential: 颜色的亮度和饱和度逐渐变化，通常使用单一色调;应该用于表示有顺序的信息。
- Diverging: 在不饱和色中遇到的两种不同颜色的亮度和可能的饱和度的变化，当所绘制的信息具有一个关键中值（例如地形或数据偏离零附近时）时可以使用。
- Cyclic: 两种不同颜色在中间相交并以不饱和颜色开始/结束的亮度变化；应该用于在端点处环绕的值，例如相位角、风向或一天中的时间。
- Qualitative: 常为杂色；应该用来表示没有顺序或关系的信息。
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from colorspacious import cspace_converter # 提前用pip安装好 colorspacious
from collections import OrderedDict
cmaps = OrderedDict()1）Sequential
对于Sequential图，亮度值通过色图单调增加。
色图中的一些 L∗ 值从 0 到 100（二进制和其他灰度），而其他一些从L∗=20 开始。L∗ 范围较小的那些将相应地具有较小的感知范围。
还要注意 L∗ 函数在色图中有所不同：一些在L∗ 中近似线性，而另一些则更弯曲。
cmaps['Perceptually Uniform Sequential'] = [
'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']
cmaps['Sequential'] = [
'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']显示每个颜色图的范围：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
cmaps = OrderedDict()
cmaps['Perceptually Uniform Sequential'] = [
'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']
'''
# 换成这句得到第二张图
cmaps['Sequential'] = [
'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']
'''
nrows = max(len(cmap_list) for cmap_category, cmap_list in cmaps.items())
gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))
def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list, nrows):
fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows)
fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.2, right=0.99)
axes[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)
for ax, name in zip(axes, cmap_list):
ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
pos = list(ax.get_position().bounds)
x_text = pos[0] - 0.01
y_text = pos[1] + pos[3]/2.
fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=10)
for ax in axes:
ax.set_axis_off()
for cmap_category, cmap_list in cmaps.items():
plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list, nrows)
plt.show()Effect:
2）Sequential2
Sequential2 图中的许多L∗ 值是单调递增的，但有些在 L∗ 空间中会出现平稳甚至上下波动。
其他（afmhot、copper、gist_heat 和 hot）在L∗ 函数中有扭结。在色图的平稳或扭结区域中表示的数据将导致对数据的带状感知。
cmaps['Sequential (2)'] = [
'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink',
'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia',
'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']色图范围：
3）Diverging
对于Diverging图，我们希望L∗ 值单调递增到最大值，该值应接近L∗=100，然后单调递减 L∗值。我们会在色图的两端寻找近似相等的最小L∗ 值。
按这些指标衡量，BrBG 和 RdBu 是不错的选择。虽然coolwarm 也是一个不错的选择，但它不涵盖广泛的 L∗ 值。
cmaps['Diverging'] = [
'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu',
'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic']色图范围：
4）Cyclic
对于Cyclic图，我们希望以相同的颜色开始和结束，并在中间遇到一个对称的中心点。
常用的 HSV 色图包含在这组色图中，尽管它与中心点不对称。
cmaps['Cyclic'] = ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']色图范围：
5）Qualitative
L∗ 值会在整个色图中到处移动，并且不是单调递增的。
cmaps['Qualitative'] = ['Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent',
'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3',
'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c']色图范围：
6）Miscellaneous
Miscellaneous色图具有创建它们的特定用途。
cmaps['Miscellaneous'] = [
'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern',
'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg',
'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'nipy_spectral', 'gist_ncar']色图范围：
3、色图亮度
matplotlib 色图的亮度值：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
from matplotlib import cm
from colorspacious import cspace_converter
import matplotlib as mpl
cmaps = OrderedDict()
cmaps['Perceptually Uniform Sequential'] = [
'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']
cmaps['Sequential'] = [
'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']
cmaps['Sequential (2)'] = [
'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink',
'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia',
'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']
cmaps['Diverging'] = [
'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu',
'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic']
cmaps['Cyclic'] = ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']
cmaps['Qualitative'] = ['Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent',
'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3',
'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c']
cmaps['Miscellaneous'] = [
'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern',
'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg',
'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'nipy_spectral', 'gist_ncar']
mpl.rcParams.update({'font.size': 12})
_DSUBS = {'Perceptually Uniform Sequential': 5, 'Sequential': 6,
'Sequential (2)': 6, 'Diverging': 6, 'Cyclic': 3,
'Qualitative': 4, 'Miscellaneous': 6}
# 色图之间的间距
_DC = {'Perceptually Uniform Sequential': 1.4, 'Sequential': 0.7,
'Sequential (2)': 1.4, 'Diverging': 1.4, 'Cyclic': 1.4,
'Qualitative': 1.4, 'Miscellaneous': 1.4}
# 通过颜色映射进行分步索引
x = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
# 绘制
for cmap_category, cmap_list in cmaps.items():
#进行子图绘制，以便色图有足够的空间。默认值为每个子图上有6个色图。
dsub = _DSUBS.get(cmap_category, 6)
nsubplots = int(np.ceil(len(cmap_list) / dsub))
# squeeze=False 以类似方式处理单个子批次的情况
fig, axes = plt.subplots(nrows=nsubplots, squeeze=False,
figsize=(7, 2.6*nsubplots))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
locs = [] # 文本标签的位置
for j, cmap in enumerate(cmap_list[i*dsub:(i+1)*dsub]):
# 获取colormap的RGB值，并在CAM02-UCS颜色空间中转换色图。lab[0, :, 0]是亮度
rgb = cm.get_cmap(cmap)(x)[np.newaxis, :, :3]
lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)
# 为每个类别单独绘制色图的亮度值。
if cmap_category == 'Sequential':
y_ = lab[0, ::-1, 0]
c_ = x[::-1]
else:
y_ = lab[0, :, 0]
c_ = x
dc = _DC.get(cmap_category, 1.4) # cmaps 水平间距
ax.scatter(x + j*dc, y_, c=c_, cmap=cmap, s=300, linewidths=0.0)
# 存储色图标签位置
if cmap_category in ('Perceptually Uniform Sequential',
'Sequential'):
locs.append(x[-1] + j*dc)
elif cmap_category in ('Diverging', 'Qualitative', 'Cyclic',
'Miscellaneous', 'Sequential (2)'):
locs.append(x[int(x.size/2.)] + j*dc)
# 设置轴的限制:
# * 第1个子图用作x轴极限的参考
# * 亮度值从0到100 (y轴限制)
ax.set_xlim(axes[0, 0].get_xlim())
ax.set_ylim(0.0, 100.0)
# 为色图设置标签
ax.xaxis.set_ticks_position('top')
ticker = mpl.ticker.FixedLocator(locs)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker)
formatter = mpl.ticker.FixedFormatter(cmap_list[i*dsub:(i+1)*dsub])
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
ax.xaxis.set_tick_params(rotation=50)
ax.set_ylabel('Lightness $L^*$', fontsize=12)
ax.set_xlabel(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)
fig.tight_layout(h_pad=0.0, pad=1.5)
plt.show()效果（一次只显示一个图形，删除后将按顺序显示其余图形）：
4、灰度转换
小心将颜色图转换为灰度图，因为它们可能会在黑白打印机上打印。
有许多不同的方法可以转换为灰度：
较好的方法使用像素rgb值的线性组合，但根据对颜色强度的感知进行加权。
转换为灰度的非线性方法是使用像素的L∗ 值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
from matplotlib import cm
from colorspacious import cspace_converter
import matplotlib as mpl
cmaps = OrderedDict()
cmaps['Perceptually Uniform Sequential'] = [
'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']
cmaps['Sequential'] = [
'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']
cmaps['Sequential (2)'] = [
'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink',
'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia',
'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']
cmaps['Diverging'] = [
'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu',
'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic']
cmaps['Cyclic'] = ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']
cmaps['Qualitative'] = ['Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent',
'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3',
'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c']
cmaps['Miscellaneous'] = [
'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern',
'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg',
'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'nipy_spectral', 'gist_ncar']
mpl.rcParams.update({'font.size': 14})
x = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))
def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(cmap_list), ncols=2)
fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.2, right=0.99,
wspace=0.05)
fig.suptitle(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14, y=1.0, x=0.6)
for ax, name in zip(axes, cmap_list):
# 获取子图的RGB值。
rgb = cm.get_cmap(plt.get_cmap(name))(x)[np.newaxis, :, :3]
# 在CAM02-UCS颜色空间中获取色图，我们需要的是亮度。
lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)
L = lab[0, :, 0]
L = np.float32(np.vstack((L, L, L)))
ax[0].imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
ax[1].imshow(L, aspect='auto', cmap='binary_r', vmin=0., vmax=100.)
pos = list(ax[0].get_position().bounds)
x_text = pos[0] - 0.01
y_text = pos[1] + pos[3]/2.
fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=10)
# 关闭图
for ax in axes.flat:
ax.set_axis_off()
plt.show()
for cmap_category, cmap_list in cmaps.items():
plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)Effect:
好了，今天就到这里啦~
END
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