如何在Matplotlib中使用cmap来创建深红色的图形|极客笔记

如何在Matplotlib中使用cmap来创建深红色的图形

Matplotlib是一个用于创建高质量图形的Python库。它支持各种图形，包括条形图、散点图、线图、饼图等。在这篇文章中，我们将重点介绍如何在Matplotlib中使用cmap来创建深红色（darker red）的图形。

1. 什么是cmap？

在Matplotlib中，cmap是一个颜色映射对象，它可以将数据值映射到颜色。cmap有许多预定义的颜色映射，如’jet’、’coolwarm’、’viridis’等。我们也可以自定义cmap，以满足特定的颜色需求。

例如，我们可以创建一个深红色的cmap，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.scatter(x, y, c=y, cmap='Reds')
plt.colorbar()
plt.title('Scatter plot with Reds cmap from how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中使用cmap来创建深红色的图形

在这个例子中，我们创建了一个散点图，其中点的颜色由y值决定，并使用’Reds’颜色映射。颜色条显示了数据值与颜色的对应关系。

2. 如何创建darker red cmap？

虽然Matplotlib提供了许多预定义的颜色映射，但有时我们可能需要创建自定义的颜色映射。例如，我们可能需要创建一个深红色的cmap。

创建自定义cmap的一种方法是使用LinearSegmentedColormap类。这个类接受一个颜色列表，然后创建一个从最小值到最大值的线性颜色映射。

以下是一个创建深红色cmap的例子：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('darker_red', ['black', 'red'])

在这个例子中，我们创建了一个从黑色到红色的线性颜色映射，这将创建一个深红色的cmap。

然后，我们可以使用这个cmap来创建图形，如下所示：

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

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('darker_red', ['black', 'red'])

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.scatter(x, y, c=y, cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.title('Scatter plot with darker red cmap from how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中使用cmap来创建深红色的图形

在这个例子中，我们创建了一个散点图，其中点的颜色由y值决定，并使用我们自定义的深红色cmap。颜色条显示了数据值与颜色的对应关系。

3. 如何调整cmap的亮度？

有时，我们可能需要调整cmap的亮度，使其更深或更浅。我们可以使用LightSource类的shade方法来实现这一点。

以下是一个调整深红色cmap亮度的例子：

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

ls = LightSource(azdeg=0, altdeg=65)
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('darker_red', ['black', 'red'])
rgb = ls.shade(cmap(np.linspace(0, 1, 256)), vert_exag=1, blend_mode='hsv')

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.scatter(x, y, c=y, cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.title('Scatter plot with darker red cmap from how2matplotlib.com')
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个光源对象，然后使用shade方法调整了cmap的亮度。然后，我们使用调整后的rgb值创建了一个新的深红色cmap，并用它来创建散点图。

4. 如何在3D图形中使用darker red cmap？

在3D图形中使用cmap与在2D图形中使用cmap基本相同。以下是一个在3D曲面图中使用深红色cmap的例子：

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

ls = LightSource(azdeg=0, altdeg=65)
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('darker_red', ['black', 'red'])
rgb = ls.shade(cmap(np.linspace(0, 1, 256)), vert_exag=1, blend_mode='hsv')

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cmap)
plt.title('3D surface plot with darker red cmap from how2matplotlib.com')
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个3D坐标网格，然后计算了每个点的z值。然后，我们使用plot_surface方法创建了一个3D曲面图，并使用我们自定义的深红色cmap。