Matplotlib로 사용자 정의 색상맵 및 색상 스케일 만들기:
matplotlib에서 사용자 정의 색상맵을 만드는 과정은 간단합니다. 연속적인(부드러운) 색상 스케일을 설정하려면 ListedColormap 대신 LinearSegmentedColormap을 활용하는 것이 좋습니다.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors # Defining random data points x, y, c = zip(*np.random.rand(30, 3)*4 - 2) # Establishing normalization parameters norm = plt.Normalize(-2, 2) # Generating a linear segmented colormap from a list colormap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red", "violet", "blue"]) # Plotting the points with the custom colormap plt.scatter(x, y, c=c, cmap=colormap, norm=norm) # Adding a color scale to the plot plt.colorbar() plt.show()
이 방법은 지정된 값 사이의 원활한 색상 전환을 보장합니다.
추가 사용자 정의가 가능합니다. 정규화된 값과 해당 색상의 튜플을 from_list에 제공하여
# Custom values and colors custom_values = [-2, -1, 2] custom_colors = ["red", "violet", "blue"] # Generating a segmented colormap from custom tuples colormap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", list(zip(map(norm, custom_values), custom_colors))) # Applying the colormap to the plot plt.scatter(x, y, c=c, cmap=colormap, norm=norm) plt.colorbar() plt.show()
이 기술을 활용하면 데이터를 정확하게 표현하는 개인화된 색상맵을 만들 수 있습니다.
위 내용은 Matplotlib를 사용하여 사용자 정의 색상 맵과 색상 스케일을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!