如何查看Matplotlib中可用的所有颜色地图？

Matplotlib是一个广泛应用于数据可视化的Python库，包含多种绘图方式和颜色地图。颜色地图是一种将数据值映射到颜色的方式，常用于热度图、等高线图等绘图中。在Matplotlib中，有很多可供选择的预定义颜色地图，也可以自定义颜色地图。那么如何查看Matplotlib中所有可用的颜色地图呢？

方式一：查看Matplotlib官方文档

Matplotlib官方文档中对颜色地图的介绍比较详细，其中包含了大量的颜色地图示例及其命名，可以作为参考。下面是一个简单的示例代码，用于绘制Matplotlib中所有预定义的颜色地图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

maps = [
    m for m in plt.cm.datad if not m.endswith("_r")
]

nmaps = len(maps) + 1

fig = plt.figure(figsize=(6.4, 7.2))
fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.05,
                    right=0.99, wspace=0.05)

for i, name in enumerate(maps):
    ax = plt.subplot(nmaps, 1, i+1)
    ax.imshow(np.arange(100).reshape(10, 10), cmap=plt.get_cmap(name))
    ax.axis("off")
    plt.title(name, fontsize=10, fontweight="bold")

plt.show()

上述代码中，我们先定义了一个列表maps，用于存储所有非反转颜色地图的名称。然后根据列表的长度创建一个nmaps大小的子图，遍历每个颜色地图并在子图中显示。具体实现可以参考Matplotlib官方文档。

运行上述代码，我们可以得到一个包含所有Matplotlib预定义颜色地图的图像。

以上图为例，我们可以找到自己想要的颜色地图的名称，并在代码中使用。

方式二：使用Matplotlib的API

除了查看官方文档之外，我们还可以使用Matplotlib 的API函数matplotlib.cm.datad和matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap查询所有可用的颜色地图。下面是一个简单的示例代码，用于查看Matplotlib中所有预定义的颜色地图：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

names = [name for name in mcolors.TABLEAU_COLORS] + sorted(mcolors.CSS4_COLORS)
colors = sorted((name, mcolors.to_rgba(name)) for name in names)

nmaps = len(colors)

fig = plt.figure(figsize=(6.4, 7.2))
fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.05,
                    right=0.99, wspace=0.05)

for i, (name, color) in enumerate(colors):
    ax = plt.subplot(nmaps, 1, i + 1)
    ax.imshow(np.arange(100).reshape(10, 10), cmap=plt.get_cmap(name))
    ax.axis("off")
    plt.title(name, fontsize=10, fontweight="bold")

plt.show()

以上代码中，我们使用了Matplotlib 的matplotlib.cm.datad查找到所有颜色地图的名称，同时还遍历了所有TABLEAU_COLORS和CSS4_COLORS颜色映射，将名称和对应颜色存储在colors列表中。然后，我们根据列表的大小创建一个含有所有预定义颜色地图的子图，并在每个子图中显示对应的颜色地图。具体实现可以参考Matplotlib官方文档的例子。

运行上述代码，我们可以得到一个包含所有Matplotlib预定义颜色地图和一些其他颜色映射的图像.

以上图为例，我们可以找到自己想要的颜色地图的名称，并在代码中使用。