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📜  Python中的 Matplotlib.colors.Colormap 类

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:51.005000             🧑  作者: Mango

Python中的 Matplotlib.colors.Colormap 类

Matplotlib是Python中用于数组二维图的惊人可视化库。 Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈配合使用。

matplotlib.colors.Colormap

matplotlib.colors.Colormap类属于matplotlib.colors模块。 matplotlib.colors 模块用于将颜色或数字参数转换为 RGBA 或 RGB。该模块用于将数字映射到颜色或在一维颜色数组（也称为颜色图）中进行颜色规范转换。

matplotlib.colors.Colormap 类是所有标量到 RGBA 映射的基类。通常，颜色图实例用于将数据值（浮点数）从区间 0-1 转换为它们各自的 RGBA 颜色。这里 matplotlib.colors.Normalize 类用于缩放数据。 matplotlib.cm.ScalarMappable 子类大量使用它来进行数据->标准化->映射到颜色处理链。

句法：

上课方法：

  1. colorbar_extend = None ：如果颜色图存在于标量可映射对象上并且 colorbar_extend 设置为 false，则 colorbar_extend 将通过颜色条创建作为 matplotlib.colorbar.Colorbar 的构造函数中的扩展关键字的默认值。
  2. is_gray(self)：返回一个布尔值以检查 plt 是否为灰色。
  3. reversed(self, name=None) ：用于制作颜色图的反转实例。此函数未针对基类实现。它有一个参数，即可选的名称，并且接受反转颜色图的字符串名称。如果设置为 None，则成为父颜色图的名称 +“r”。
  4. set_bad(self, color='k', alpha=None)：设置用于掩码值的颜色。
  5. set_over(self, color='k',, alpha=None)：用于设置颜色以用于高超出范围的值。它要求 norm.clip 为 False。
  6. set_under(self, color='k',, alpha=None)：用于设置颜色以用于低超出范围的值。它要求 norm.clip 为 False。

示例： 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
start_point = 'lower'
  
diff = 0.025
  
a = b = np.arange(-3.0, 3.01, diff)
A, B = np.meshgrid(a, b)
X1 = np.exp(-A**2 - B**2)
X2 = np.exp(-(A - 1)**2 - (B - 1)**2)
X = (X1 - X2) * 2
  
RR, RC = X.shape
  
# putting NaNs in one corner:
X[-RR // 6:, -RC // 6:] = np.nan
  
X = np.ma.array(X)
# masking the other corner:
X[:RR // 6, :RC // 6] = np.ma.masked
  
# masking a circle in the middle:
INNER = np.sqrt(A**2 + B**2) < 0.5
X[INNER] = np.ma.masked
  
# using automatic selection of
# contour levels;
figure1, axes2 = plt.subplots(constrained_layout = True)
C = axes2.contourf(A, B, X, 10, 
                   cmap = plt.cm.bone, 
                   origin = start_point)
  
C2 = axes2.contour(C, levels = C.levels[::2], 
                   colors ='r', origin = start_point)
  
axes2.set_title('3 masked regions')
axes2.set_xlabel('length of word anomaly')
axes2.set_ylabel('length of sentence anomaly')
  
# Make a colorbar for the ContourSet 
# returned by the contourf call.
cbar = figure1.colorbar(C)
  
cbar.ax.set_ylabel('coefficient of verbosity')
  
# Add the contour line levels
# to the colorbar
cbar.add_lines(C2)
  
figure2, axes2 = plt.subplots(constrained_layout = True)
  
# making a contour plot with the
# levels specified,
levels = [-1.5, -1, -0.5, 0, 0.5, 1]
C3 = axes2.contourf(A, B, X, levels,
                   colors =('r', 'g', 'b'),
                   origin = start_point,
                   extend ='both')
  
# data below the lowest contour 
# level yellow, data below the
# highest level green:
C3.cmap.set_under('yellow')
C3.cmap.set_over('green')
  
C4 = axes2.contour(A, B, X, levels,
                  colors =('k', ),
                  linewidths =(3, ),
                  origin = start_point)
  
axes2.set_title('Listed colors (3 masked regions)')
  
axes2.clabel(C4, fmt ='% 2.1f', 
             colors ='w',
             fontsize = 14)
  
figure2.colorbar(C3)
  
# Illustrating all 4 possible 
# "extend" settings:
extends = ["neither", "both", "min", "max"]
cmap = plt.cm.get_cmap("winter")
cmap.set_under("green")
cmap.set_over("red")
  
  
figure, axes = plt.subplots(2, 2,
                            constrained_layout = True)
  
for ax, extend in zip(axes.ravel(), extends):
      
    cs = ax.contourf(A, B, X, levels, 
                     cmap = cmap, 
                     extend = extend, 
                     origin = start_point)
      
    figure.colorbar(cs, ax = ax, shrink = 0.9)
    ax.set_title("extend = % s" % extend)
    ax.locator_params(nbins = 4)
  
plt.show()

输出：