matplotlib 색상표는 무엇입니까?

matplotlib 색상표는 데이터 값을 색상에 매핑하는 데 사용되는 매핑 관계입니다. 데이터 시각화를 위해 데이터 값을 색상으로 매핑할 수 있습니다. matplotlib에는 선택할 수 있는 다양한 내장 색상 테이블이 있습니다. matplotlib의 내장 색상 테이블에는 viridis,plasma,inferno,magma,cividis,Turbo 등이 포함됩니다. matplotlib는 자신만의 색상 맵을 생성하여 .json 파일로 저장하거나 코드에서 직접 정의할 수 있습니다.

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.

matplotlib의 컬러맵(colormap)은 데이터 값을 색상에 매핑하는 데 사용되는 매핑 관계입니다. 데이터 값을 색상에 매핑하여 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. matplotlib에는 선택할 수 있는 색상표가 많이 내장되어 있으며 색상표를 사용자 정의할 수도 있습니다.

matplotlib에는 다양한 색상 테이블이 내장되어 있습니다.

viridis: 진한 노란색에서 진한 녹색까지 그라데이션이 있는 인기 있는 색상 테이블로 동적 데이터를 시각화하는 데 적합합니다.

plasma: 빨간색, 녹색, 파란색을 기반으로 하는 색상표로 다차원 데이터를 시각화하는 데 적합합니다.

inferno: 진한 빨간색에서 밝은 빨간색까지의 그라데이션으로 히트 맵 시각화에 적합합니다.

magma: 짙은 보라색에서 밝은 보라색까지의 그라데이션으로 3차원 데이터의 표면을 시각화하는 데 적합합니다.

cividis: 연한 녹색에서 진한 녹색까지의 그라데이션으로 생태 데이터를 시각화하는 데 적합합니다.

Turbo: 파란색에서 노란색, 빨간색까지 대비가 매우 높은 컬러맵으로 범주형 데이터를 시각화하는 데 적합합니다.

또한 다른 내장 색상표도 많이 있습니다. 공식 matplotlib 문서를 확인하여 전체 목록을 얻을 수 있습니다.

matplotlib의 색상표를 사용하는 방법

matplotlib의 색상표를 사용하는 것은 매우 간단할 수 있습니다. 예를 들어 'viridis' 컬러맵을 사용하여 히트맵을 그리려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 生成一些随机数据  
data = np.random.rand(10, 10)  
  
# 使用viridis颜色表绘制热力图  
plt.imshow(data, cmap='viridis')  
plt.colorbar()  
plt.show()

matplotlib의 컬러맵을 사용자 정의할 수 있나요?

matplotlib의 색상표를 사용자 정의할 수 있습니다. 자신만의 색상맵을 만들어 .json 파일로 저장하거나 코드에서 직접 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 정의 색상맵을 생성하고 사용하는 방법에 대한 예는 다음과 같습니다.

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
from matplotlib.colors import ListedColormap  
  
# 定义自己的颜色表，这里使用了一些常见的颜色  
colors = ['red', 'green', 'blue']  
cmap = ListedColormap(colors)  
  
# 生成一些随机数据  
data = np.random.rand(10, 10)  
  
# 使用自定义颜色表绘制热力图  
plt.imshow(data, cmap=cmap)  
plt.colorbar()  
plt.show()

위 내용은 matplotlib 색상표는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!