brbg色图|极客笔记

brbg色图

1. 什么是brbg色图

brbg色图是一种用于数据可视化的colormap，它主要由蓝色和红色组成，是一种冷暖色调相间的色图。brbg色图能够有效地展示数据集中的高低值，适合用于显示温度、海拔等数据。

2. 如何使用brbg色图

下面是一个使用brbg色图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)  # 生成一个随机数据集
plt.imshow(data, cmap='brbg')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个10×10的随机数据集，然后使用imshow函数将数据可视化展示，指定了colormap为’brbg’，最后显示colorbar。

3. 适用场景

brbg色图适合用于展示数据集中高低值的情况，例如地图上不同区域的温度分布、海拔高度等。当数据集中存在明显的趋势或者高低差异时，brbg色图可以有效地突出这些特征。

4. 在不同图表中使用brbg色图

除了在imshow函数中使用brbg色图外，我们还可以将其应用在其他类型的图表中，比如散点图、柱状图等。

下面是一个绘制散点图并使用brbg色图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)  # 生成随机颜色值

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='brbg')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们生成了100个随机的x、y坐标，并为每个点指定了随机的颜色值，最后使用scatter函数绘制散点图，并指定了colormap为’brbg’。

5. 自定义色图范围

有时候我们需要调整色图的范围，以更好地展示数据的特征。我们可以通过vmin和vmax参数来自定义色图的范围。

下面是一个自定义色图范围的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

plt.imshow(data, cmap='brbg', vmin=0.2, vmax=0.8)
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个10×10的随机数据集，并将色图范围限定在0.2到0.8之间。

6. 色图反转

有时候我们需要将色图进行反转，以获得更好的视觉效果。我们可以通过设置cmap='brbg_r'来实现色图反转。

下面是一个色图反转的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

plt.imshow(data, cmap='brbg_r')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个10×10的随机数据集，并将色图设置为’brbg_r’，实现了色图的反转。

7. 使用matplotlib自带的色图

除了使用’brbg’色图外，我们还可以使用matplotlib自带的其他色图，例如’viridis’、’hot’等。

下面是一个使用’viridis’色图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

brbg色图

在这个示例中，我们生成了一个10×10的随机数据集，并将色图设置为’viridis’。

8. 调整色图亮度和对比度

有时候我们需要调整色图的亮度和对比度，以适应不同的显示需求。我们可以通过plt.imshow函数的alpha参数来调整色图的亮度。

下面是一个调整色图亮度和对比度的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

plt.imshow(data, cmap='brbg', alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个10×10的随机数据集，并将色图的亮度设置为0.5，实现了调整色图的效果。

9. 使用色图来展示不同分类

除了展示数据集中的数值变化外，我们还可以使用色图来展示不同分类之间的关系。比如在数据集中标记不同类别所对应的颜色值。

下面是一个展示不同分类的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randint(0, 3, (10, 10))  # 生成一个0-2之间的整数数据集

plt.imshow(data, cmap='brbg', vmin=0, vmax=2)
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个10×10的随机整数数据集，表示不同的类别，将色图范围限定在0到2之间，每个类别对应不同的颜色值。