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[521]plt.cm.Spectral
阅读量:616 次
发布时间:2019-03-13

本文共 2309 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

Python颜色映射与matplotlib cm函数分析

在使用matplotlib绘制热映射图或其他颜色变换图形时,cmap参数是非常重要的一部分。它决定了数据点的颜色分布模式。在本文中,我们将详细探讨cmap = plt.cm.Spectral的功能、用法以及实际应用示例。

1. 颜色映射的基本概念

颜色映射是一种通过数据特征将不同color channel的值与颜色图案关联起来的过程。在Python中,matplotlib通过cmap参数来定义颜色映射。cmap的全称是"colormap"(颜色图案),它定义了颜色cards之间的映射规则。plt.cm.Spectral实现了一个具体的颜色映射方案,用于将数值数据转换为对应的颜色值。

2. `cmap = plt.cm.Spectral`的功能解析

cmap = plt.cm.Spectral可以理解为对matplotlib颜色图案库中一个预定义的"Spectral"颜色图案的引用。"Spectral"颜色图案采用的是基于物理学颜色分布的设计,能够提供丰富且具有可辨性的颜色方案,适用于多种数据可视化需求。

这个函数主要的作用是自动为给定的数据点分配颜色。例如,在散点图绘制中,c参数定义了颜色向量,可以采用label数组的值来选择对应的颜色。通过这种方式,数据点可以根据其类别或其他特征属性被自动着色。

3. 实际应用场景

在实际应用中,可以通过指定不同的cmap参数,选择适合当前数据特征的颜色图案。例如:

colors = plt.cm.Spectral(np.arange(5))

这行代码会生成一个基于5个等分的Spectral颜色图案的颜色数组,适用于需要5种不同颜色的场景。

colors = plt.cm.Spectral([1,1,0,0,1,1])

通过将参数传入一个列表,可以对不同的类别分配不同的颜色。例如,上述代码会将第1、2、5、6类标记为一种颜色,第3、4类标记为另一种颜色。

4. 实例解析

例1:二维散点图颜色分配

X = np.random.randn(1, 10)Y = np.random.randn(1, 10)label = np.array([1,1,0,0,0,0,1,1,1,1])plt.scatter(X.reshape(10), Y.reshape(10), c=label, s=180, cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()
  • 功能描述:

    该代码绘制了10个二维散点图,颜色由label数组决定。label的每个元素决定了一个点的颜色,值为1的点被标记为一种颜色,值为0的点被标记为另一种颜色。

  • 颜色映射:

    cmap=plt.cm.Spectrallabel数组中的数值转换为Spectral颜色图案中对应的颜色,提供了良好的可辨性。

例2:多类别颜色映射

X = np.array(range(1, 7))Y = np.array(range(1, 7))label = (1,1,0,0,-1,-1)plt.scatter(X.reshape(6), Y.reshape(6), c=label, s=180, cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()
  • 功能描述:
    该代码绘制了6个点,label数组包含3种不同的数值。Spectral颜色图案将这3种数值映射到不同的颜色,提供了良好的分类可视化效果。

例3:自定义颜色掩模

colors = plt.cm.Spectral([1,1,0,0,1,1])print("5种不同的颜色: ", colors)
  • 输出结果:

    5种不同的颜色:  [[ 0.61960787  0.00392157  0.25882354  1.        ] [ 0.62806615  0.01330258  0.26082277  1.        ] [ 0.63652444  0.02268358  0.26282201  1.        ] [ 0.64498272  0.03206459  0.26482124  1.        ] [ 0.653441    0.0414456   0.26682047  1.        ]]
  • 说明:

    通过将Spectral颜色图案与特定的类别标记组合,可以生成自定义的颜色掩模,满足不同的可视化需求。

5. 注意事项

  • 颜色图案库的扩展matplotlib内置了多种颜色图案,包括"viridis", "plasma", "inferno", "blues", "reds"等。选择合适的颜色图案可以显著提升图表的视觉效果和数据的可辨性。

  • 自定义颜色图案:通过传入一个自定义的参数列表,可以生成特定的颜色公式,满足难以直接通过现有颜色图案表示的需求。例如:

    colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, 5))

    会生成5个均匀分布的颜色样例。

  • 参数范围的设置:默认情况下,cmap函数会尝试自动推断最优参数范围。你也可以通过tight_layout等函数进一步优化绘图布局,确保数据点不会重叠。

6. 总结

cmap = plt.cm.Spectral是一种强大的工具,能够帮助我们为不同类别的数据点赋予丰富且标准化的颜色。通过合理搭配Spectral颜色图案和自定义参数,可以完成多种复杂数据可视化任务。在实际应用中,建议根据数据特点和视觉需求选择最合适的颜色图案,以实现更清晰的数据展示效果。

转载地址:http://paaaz.baihongyu.com/

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