如何在Matplotlib中显示两个不同颜色的colormap？

Matplotlib是Python中一个强大的绘图库，常被用于数据可视化和科学计算。Colormap是Matplotlib中的一个重要概念，它用于将数值映射到颜色空间上，从而在绘图中显示不同的颜色。

在一些情况下，我们需要在Matplotlib中显示两个不同颜色的colormap以达到更好的可视化效果。本文将介绍如何在Matplotlib中实现这种需求。

1. 常规colormap

在介绍如何显示两个不同颜色的colormap之前，我们先回顾一下常规colormap的使用。

Matplotlib中的colormap可以通过plt.cm模块进行调用，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y, c=plt.cm.Blues(0.5))
plt.show()

上述代码中，我们生成了一个sin函数图像，并使用“Blues”colormap将图像渲染成蓝色调。其中plt.cm.Blues(0.5)表示”Blues”colormap中的中间位置。更多关于colormap的细节，请参考Matplotlib文档。

当我们在一幅图中插入多个子图时，我们可以为不同子图选择不同的colormap，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 绘制图像1
y1 = np.sin(x)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1, c=plt.cm.Blues(0.5))

# 绘制图像2
y2 = np.cos(x)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2, c=plt.cm.Reds(0.5))

plt.show()

上述代码中，我们使用”Blues”colormap将第一个图像渲染成蓝色调，使用“Reds”colormap将第二个图像渲染成红色调。注意，每个子图的索引都需要通过plt.subplot(row, col, index)方法进行指定。

2. 两种colormap组合

接下来，我们来介绍如何在Matplotlib中显示两个不同颜色的colormap。

实现上述目标，我们可以将两种不同的colormap进行组合。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
cm1 = plt.cm.Blues(np.linspace(0.3, 1, 128))
cm2 = plt.cm.Reds(np.linspace(0, 0.5, 128))
colormap = np.vstack((cm1, cm2))
ax.set_prop_cycle('color', colormap)

plt.plot(x, y)

plt.show()

上述代码中，我们生成了一个sin函数图像，并将两种不同的colormap进行了组合。具体来讲，我们使用plt.cm.Blues和plt.cm.Reds分别生成两种不同的colormap，并通过np.linspace方法生成不同范围颜色粒度的数组，最后将两种colormap沿第一维度（即颜色）进行拼接组合得到新的colormap。

需要注意的是，当我们生成新的colormap后，需要将其设置为图像的prop_cycle属性，以使得Matplotlib能够自动按照新的colormap进行颜色的切换。

3. 优化colormap过渡

我们注意到，上述代码中的colormap过渡并不尽如人意，特别是靠近中间颜色位置处。这是因为两个colormap的颜色空间存在不连续的地方，导致过渡较为生硬。

为了使得colormap的过渡更为平滑，我们可以采用颜色空间变换的方法。例如，我们可以将两个colormap分别映射到RGB颜色空间上，并将它们在RGB颜色空间中进行线性混合，最终再将混合后的颜色空间重新映射到colormap上。代码如下：

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

# 定义colormap变换函数
def colormap_transform(cmap1, cmap2, n=256):
    # 将两个colormap映射到RGB颜色空间上
    rgb1 = cmap1(np.linspace(0, 1, n))
    rgb2 = cmap2(np.linspace(0, 1, n))
    # 在RGB颜色空间中线性混合两种颜色
    alpha = 0.5  # 混合比率
    gamma = 2.2  # gamma调整
    for i in range(3):
        rgb1[:, i] = (1 - alpha) * ((rgb1[:, i]/255)**gamma) + alpha * ((rgb2[:, i]/255)**gamma)
    # 将混合后的颜色空间重新映射到colormap上
    return LinearSegmentedColormap.from_list(None, rgb1)

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
cmap = colormap_transform(plt.cm.Blues, plt.cm.Reds)
plt.scatter(x, y, c=y, cmap=cmap)

plt.show()

上述代码中，我们首先定义了一个colormap_transform函数用于实现colormap的变换。具体来讲，我们首先将两个colormap映射到RGB颜色空间上，并在RGB颜色空间中进行线性混合，得到一个新的颜色空间；随后我们通过LinearSegmentedColormap.from_list()方法将新的颜色空间重新映射到colormap上。

注意，我们在RGB颜色空间中进行颜色混合之前先对颜色进行了gamma调整。这是因为在RGB颜色空间中，颜色并不是线性均匀的分布的，而是存在亮暗区分，因此为了使得混合后的颜色更加平滑，我们需要进行gamma调整。

最终，我们在绘制图像时，使用变换后的colormap即可。