极客笔记Matplotlib色彩映射（cmaps）
在数据可视化领域，色彩映射（cmaps）是非常重要的一个概念。色彩映射可以帮助我们将数据与颜色进行对应，使得数据的特征更加直观地呈现在图像中。Matplotlib是一个功能强大的Python绘图库，提供了许多内置的色彩映射，同时也支持用户自定义色彩映射。在本文中，我们将详细介绍Matplotlib中色彩映射的使用方法，包括常用的色彩映射类型、如何选择适合的色彩映射以及如何自定义色彩映射。
常用色彩映射类型
Matplotlib提供了许多常用的色彩映射，这些色彩映射可以帮助我们在图像中展示不同的数据特征。下面我们将介绍几种常用的色彩映射类型，并展示它们在图像中的效果。
1. viridis
“viridis”是Matplotlib中的默认色彩映射，它在可视化中被广泛应用。这种色彩映射具有良好的辨识度和变化度，适合用于表示连续变量。
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='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
Output:
2. plasma
“plasma”色彩映射具有亮度逐渐增加的趋势，适合用于表示热度或强度的变化。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.cos(x)
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='plasma')
plt.colorbar()
plt.show()
Output:
3. magma
“magma”色彩映射从黑色渐变到鲜艳的色彩，适合用于表示数据的高低或重要性。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.tan(x)
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='magma')
plt.colorbar()
plt.show()
Output:
选择适合的色彩映射
在使用色彩映射时，我们需要根据数据的特征来选择适合的色彩映射类型，以便更好地展示数据的含义。下面我们将通过一个例子来展示如何选择合适的色彩映射。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.log(x)
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()
在上面的例子中，我们使用了”hot”色彩映射来表示对数函数的变化。由于”hot”色彩映射颜色过于饱和，使得图像难以阅读。因此，我们应该选择一种适合呈现渐变数据的色彩映射，比如”viridis”。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.log(x)
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
通过将色彩映射改为”viridis”，我们可以更清晰地看到数据的变化趋势。
自定义色彩映射
除了使用Matplotlib提供的内置色彩映射外，我们还可以根据自己的需求来自定义色彩映射。下面我们将介绍如何创建自定义色彩映射。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
# 定义自定义色彩映射
colors = [(0, 0, 1), (0, 1, 0), (1, 0, 0)] # 蓝-绿-红
cm = LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colors, N=100)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.scatter(x, y, c=y, cmap=cm)
plt.colorbar()
plt.show()
Output:
在上面的例子中，我们创建了一个蓝绿红渐变的自定义色彩映射，并将其应用到了指数函数的图像中。通过自定义色彩映射，我们可以根据具体需求来展示数据的含义。