使用Python/Matplotlib绘制基于色图的极坐标彩色轮

在可视化中，色彩的运用是至关重要的，色彩展现可以为数据呈现增加维度，更容易说明问题。而在色彩呈现中，彩色轮是一个非常常见同时又非常有趣的展示形式。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python/Matplotlib绘制一个基于色图的极坐标彩色轮。

构建彩色轮

在构建彩色轮时，我们需要使用到Matplotlib中的plot/pcolormesh/scatter等绘图函数。需要注意的是，在使用plot函数绘制极坐标图形时需要借助于Matplotlib中的polar函数，而另外两个函数并不需要。

在这里，我们使用pcolormesh函数绘制分段立方体，用散点图函数scatter绘制极坐标坐标系，实现基础绘制。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 100
r = np.linspace(0, 1, n)
theta = np.linspace(-np.pi, np.pi, n)

r, theta = np.meshgrid(r, theta)

x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))

c = np.random.rand(n * n).reshape(n, n)

ax.pcolormesh(theta, r, c)

这段代码可以实现在极坐标系上绘制一个彩色的立方体

调整色彩效果

这里我们需要讲解如何调整画图色彩的效果，包括调整色彩映射，渐变等。

在绘制彩色轮中，我们需要通过色彩映射来实现颜色的呈现。Matplotlib中有很多的色彩映射可供选择，如果我们需要将颜色映射在一条线段上，可以使用颜色条函数colormap。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 100
r = np.linspace(0, 1, n)
theta = np.linspace(np.pi, -np.pi, n)

r, theta = np.meshgrid(r, theta)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))

c = (theta + np.pi) / (2 * np.pi)
ax.pcolormesh(theta, r, c, cmap="hsv")

这个代码将立方体映射到了一个色线段上，其中hsv色彩模型和rainbow色彩模型效果相似2-2afe4800-a76b-11eb-8936-95f90dc4ab3e.png “使用Python或Matplotlib绘制基于色图的极坐标彩色轮”)

在渐变的处理中，除了使用颜色映射外，我们还可以设置透明渐变，这个方法使用的关键函数为set_alpha。

n = 100
r = np.linspace(0, 1, n)
theta = np.linspace(np.pi, -np.pi, n)

r, theta = np.meshgrid(r, theta)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))

c = np.linspace(0, 1, n)
ax.pcolormesh(theta, r, c.reshape(n, 1), alpha=0.1, cmap="hsv")
ax.scatter(theta, r, color="black")

这个代码段将渐变透明度的散点图与极坐标坐标系配合使用

绘制数量限制的彩色轮

在实际应用中，我们往往会遇到需要在一定数量限制下绘制一个彩色轮的需求。这时，我们需要先计算出分段数，然后在每个分段内绘制一个等距离的点集，并在这个点集上绘制渐变色。

n = 12
r = np.ones(n)
theta = np.arange(0, 2 * np.pi, 2 * np.pi / n)
colors = np.linspace(0, 1, n)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))

for index, (ri, thetai, color) in enumerate(zip(r, theta, colors)):
    # 每个分段的点数
    m = 100 // n
    rs = np.linspace(0, ri, m)
    thetas = np.linspace(thetai, thetai + 2 * np.pi / n, m)
    c = np.ones(m) * color
    ax.scatter(thetas, rs, c=c.reshape(m, 1), cmap="hsv", alpha=0.5)

这段代码实现了一个12分段的彩色轮

结论

在本文中，我们通过使用Python/Matplotlib结合使用plot/pcolormesh/scatter等函数实现了一个基于色图的极坐标彩色轮的绘制过程。通过对色彩映射、渐变等进行调整，我们可以得到不同的彩色效果。同时，我们也探讨了如何在一定点数范围内绘制彩色轮。希望本文对大家在可视化中使用复杂色彩图表提供了一些帮助。