使用 matplotlib 自定义Colormap

bugsuse

发布于 2020-04-21 17:48:41

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发布于 2020-04-21 17:48:41

自定义 colormap 通常要使用 matplotlib.colors 模块中提供的函数和方法。 matplotlib.colors 是用来转换数字列表或颜色参数为 RGB 或 RGBA 的模块。RGB 和 RGBA 是具有3个或4个浮点数且数值在 [0, 1] 之间的序列。

创建 colormap 时通常需要以下两步：

使用 Normalize 实例或子类将数据数组归一化为 [0 1]之间的数组
使用 Colormap 子类的实例进行数据和颜色的映射

模块中提供了以下两个函数创建 colormap：

LinearSegmentedColormap 所有内置 colormap 实例均由此函数创建，但也可以自定义colormap
ListedColormap 从颜色列表创建 colormap

使用 LinearSegmentedColormap 的 from_list 方法创建 colormap

# R, G, B 三色
colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]
# 用于进行 colormap 插值，表示 colormap 颜色区间
n_bins = [3, 6, 10, 100]  
# colormap 名
cmap_name = 'my_cmap'
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(6, 9))
fig.subplots_adjust(left=0.02, bottom=0.06, right=0.95, top=0.94, wspace=0.05)
for n_bin, ax in zip(n_bins, axs.ravel()):
    # 创建 colormap
    cm = LinearSegmentedColormap.from_list(
        cmap_name, colors, N=n_bin)
    # n_bin 越小，插值得到的颜色区间越少
    im = ax.imshow(Z, interpolation='nearest', origin='lower', cmap=cm)
    ax.set_title("N bins: %s" % n_bin)
    fig.colorbar(im, ax=ax)
    
 plt.show()

自定义颜色映射

使用RGB颜色字典定义 colormap，比如：

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))}

cdict 字典中的每一个颜色都是由三个浮点值构成的元组，每一个元组的第2和3个元素均是 y 值，第一个元素是 x，表示在 [0, 1] 之间进行插值的步长，而且必须在[0, 1]之间划分。换句话说就是，x 值将 [0, 1]区间划分为多个小区间，y 表示每一个小区间的末端颜色值。

比如 cdict['green'] 中表示： 0-0.25 之间，绿色值为0，0.25-0.75 之间，绿色值在 [0, 1] 之间线性插值，0.75-1之间，绿色值为 1； cdict['red'] 和 cdict['blue'] 类似。

如果为非连续 colormap，自定义时会稍微复杂一些，而且不能很好的掌握颜色的设置。x[i] 和 x[i+1]之间的 x 值在 y1[i] 和 y0[i+1] 之间进行插值。

row i:   x    y0    y1                
                /               
               /         
row i+1: x    y0  y1

x[i] 和 x[i+1] 范围内的 x 值均插值为 y1[i] 和 y0[i+1] 间的值，因此，y0[0] 和 y1[-1] 是不会用到的，也就是说这两个值对结果没有影响。

下面使用 LinearSegmentedColormap 创建 colormap，并使用 register_cmap 注册定义的 colormap

blue_red = LinearSegmentedColormap('BlueRed', cdict)
plt.register_cmap(cmap=blue_red)

使用 ListedColormap 自定义 colormap

创建十六进制颜色索引列表，然后利用 ListedColormap 函数创建 colormap，并进行注册：

from matplotlib import cm, colors

cdict= ["#FFFFFF","#98F5FF","#87CEEB","#00FF00",\
        "#008B00","#FFFF00","#FFA500","#FF8C00",\
        "#FF0000","#AF0000","#8B0000","#FF00FF",\
        "#8A2BE2","#360CF9"]

cmaps = colors.ListedColormap(cdict,'indexed')
cm.register_cmap(name = 'dbzcmap',data = cdict,lut = 128)