Python中的自定义颜色图

Question

我想在python中创建自己的自定义颜色图，我查看了一些在线示例并找到了命令

from matplotlib import cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cdict1 = {'red':   ((0.0, 0.0, 0.0),
                    (0.5, 0.0, 0.1),
                    (1.0, 1.0, 1.0)),

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 1.0),
                   (0.5, 0.1, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))
         }

blue_red1 = LinearSegmentedColormap('BlueRed1', cdict1)
plt.imshow(big,interpolation='nearest',  cmap=blue_red1, aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.show()

使用上面的命令，我得到一个颜色图，它是（红 - 黑 - 蓝），其中红色是最大的，蓝色是最小的。我想创建一个（黑 - 白 - 黑）的颜色图。有人可以告诉我应该做什么或任何其他方法吗？

Answer 1

您希望所有三个分量在 0 和 1 处都为 0，并且所有三个分量在 0.5 处都为 1。 所以，你有：

cdict1 = {'red':  ((0.0, 0.0, 0.0),   # <- at 0.0, the red component is 0
                   (0.5, 1.0, 1.0),   # <- at 0.5, the red component is 1
                   (1.0, 0.0, 0.0)),  # <- at 1.0, the red component is 0

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),   # <- etc.
                   (0.5, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))
         }

Answer 2

我还发现颜色图创建令人困惑。 LinearSegmentedColormap 很好，因为它非常灵活，但 cdict 需要一些时间来适应。

以这种方式制作颜色图的第一件事——也许也是最重要的——是你了解RGB colors。基本上，每种颜色都有一个从 0 到 1 的强度值，更高的值会提供更多的颜色。在RGB色彩空间中，白色由所有三种颜色1表示，黑色由所有三种颜色0表示。

学习以这种方式制作颜色图的第二个重要事项是：始终使每个元组的第二个和第三个值相同，直到您熟悉创建简单的线性颜色图。最终，您可以更改这些值以在颜色图中产生不连续性，但这只会让您在开始时感到困惑。

好的，所以每个元组中的第一个值是颜色图的“分数”，这些值必须从 0 到 1，第二个和第三个值是该颜色的强度（下限和上限）。因此，要制作一个“黑-白-黑”的颜色图，您可以：

cdict1 = {
    'red':   ((0.0, 0.0, 0.0),
              (0.5, 1.0, 1.0),
              (1.0, 0.0, 0.0)),

    'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
              (0.5, 1.0, 1.0),
              (1.0, 0.0, 0.0)),

    'blue':   ((0.0, 0.0, 0.0),
              (0.5, 1.0, 1.0),
              (1.0, 0.0, 0.0)),
         }

black_white_black = LinearSegmentedColormap('BlackWhiteBlack', cdict1)

例如，

plt.imshow(np.arange(100).reshape(10,10), cmap=black_white_black, aspect='auto')
plt.colorbar()

祝你好运！

Answer 3

试试 cdict1 的

cdict1 = {'red':   ((0.0, 0.0, 0.0),
                    (0.5, 1.0, 1.0),
                    (1.0, 0.0, 0.0)),

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.5, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))
         }

这本词典描述了颜色是如何插值的，分别查看每个红-绿-蓝分量。对于每个组件，您给它一个 3 元组 (x, y0, y1) 的列表，指定如何插入该组件，并且您想要的每个值都插入到列表中的两个点之间。

在这种情况下，我们要从黑色 [RGB=(0,0,0)] 开始，在数据范围的中点处增加到白色 [RGB=1,1,1]，然后再减小到最后是黑色的。

对于要分配颜色的每个值，地图将首先将该值转换为输入范围的一部分，以便它具有范围 [0, 1] 内的内容。为了获得红色组件的级别，地图将扫描“红色”列表中每个 3 元组中的第一个元素，并获取不超过您分数的最大元素。分配的红色级别将根据 x 值的差异在该 3 元组的 y1 元素和下一个 3 元组的 y0 元素之间进行插值。

蓝色和绿色成分也是如此。

Answer 4

对于它的价值，还有一种更简单的方法。

LinearSegmentedColormap 的完整形式使您能够在同一个颜色图中拥有“硬”停止和渐变，因此它必然很复杂。但是，对于您所描述的简单情况，有一个方便的构造函数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap', ['black', 'white', 'black'])

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(np.random.random((10, 10)), cmap=cmap, interpolation='nearest')
fig.colorbar(im)
plt.show()