Une plongée approfondie dans la palette de couleurs de matplotlib

Une étude approfondie de la table de couleurs matplotlib nécessite des exemples de code spécifiques

1. Introduction
matplotlib est une puissante bibliothèque de dessins Python. Elle fournit une multitude de fonctions et d'outils de dessin qui peuvent être utilisés pour créer différents types de graphiques. . La carte des couleurs (carte des couleurs) est un concept important dans matplotlib, qui détermine la palette de couleurs du graphique. Une étude approfondie de la table des couleurs matplotlib nous aidera à mieux maîtriser les fonctions de dessin de matplotlib et à rendre les résultats de dessin plus beaux et plus ordonnés. Cet article présentera le concept de tables de couleurs et donnera quelques exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux les comprendre et les appliquer.

2. Qu'est-ce qu'une table de couleurs ? Une table de couleurs est une table de mappage de couleurs qui mappe une plage de données continue à des intervalles de différentes couleurs. Elle est généralement utilisée pour exprimer le degré de changement des données. La table des couleurs dans matplotlib est une fonction qui reçoit des données avec une plage de valeurs comprise entre 0 et 1 et renvoie la valeur de couleur RVB correspondante. matplotlib fournit de nombreuses tables de couleurs par défaut, telles que « viridis », « hot », etc., et vous pouvez également personnaliser une table de couleurs qui répond à vos besoins.

Dans matplotlib, vous pouvez utiliser la fonction plt.colormaps() pour afficher toutes les tables de couleurs par défaut disponibles. L'exemple de code ci-dessous affichera les vignettes de toutes les tables de couleurs par défaut :

import matplotlib.pyplot as plt

cmaps = plt.colormaps()

for cmap in cmaps:
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(0.25, 0.25))
    ax.imshow([[0, 1]], cmap=cmap)
    ax.axis('off')
    ax.set_title(cmap, fontsize=4)
    plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def custom_cmap(x):
    colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
    return colors[int(x * 4)]

x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.ones_like(x)

plt.scatter(x, y, c=x, cmap=custom_cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

这段代码将逐个绘制所有默认颜色表的缩略图，并在每个缩略图的标题中显示颜色表的名称，以便我们更好地理解每个颜色表的特点。

四、自定义颜色表
除了使用默认的颜色表，我们还可以自定义颜色表来满足特定的需求。下面是一个示例代码，展示了如何自定义一个阶梯状的颜色表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(10, 10)

plt.imshow(data, cmap='rainbow')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们定义了一个自定义的颜色表custom_cmap，由红、绿、蓝和黄四种颜色组成。根据数据的值，c参数将决定绘制点的颜色。通过设置cmap参数为自定义的颜色表，我们可以将数据点按照自定义的颜色方案进行着色。

五、颜色表的应用
颜色表广泛应用于各种类型的图表中，比如热图、等高线图和色彩映射图等。下面是一个绘制热图的示例代码：

这段代码首先生成了一个随机数据的矩阵，然后使用imshow函数绘制热图。通过设置cmap参数为'rainbow'，我们使用了一个默认的颜色表来表达数据的变化程度。最后使用colorbar Ce code dessinera les vignettes de toutes les tables de couleurs par défaut une par une et affichera le nom de la table de couleurs dans le titre de chaque vignette afin que nous puissions peut mieux comprendre les caractéristiques de chaque table de couleurs.

4. Personnaliser la table des couleurs
En plus d'utiliser la table des couleurs par défaut, nous pouvons également personnaliser la table des couleurs pour répondre à des besoins spécifiques. Voici un exemple de code qui montre comment personnaliser une table de couleurs en forme d'échelle :

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!