极客笔记Viridis Colormap
Viridis colormap 是一种被广泛认可和使用的颜色映射方案，特别用于数据可视化领域。它具有一致的亮度感和色彩对比，使得数据的细节更容易被观察和理解。在本文中，我们将详细介绍如何在Matplotlib中使用Viridis colormap。
示例 1: 创建简单的绘图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='viridis')
plt.show()
示例 2: 使用Viridis colormap绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
Output:
示例 3: 绘制热力图
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:
示例 4: 使用Viridis colormap绘制3D图形
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
sc = ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis')
plt.colorbar(sc)
plt.show()
Output:
示例 5: 自定义Viridis colormap的亮度范围
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='viridis', vmin=0.2, vmax=0.8)
plt.show()
示例 6: 在子图中使用Viridis colormap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, axs = plt.subplots(2)
axs[0].plot(x, y1, color='viridis')
axs[1].plot(x, y2, color='viridis')
plt.show()
示例 7: 使用Viridis colormap绘制等高线图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
plt.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
Output:
示例 8: 自定义Viridis colormap的透明度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='viridis', alpha=0.5)
plt.show()
示例 9: 添加Viridis colormap的颜色栏
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
示例 10: 使用Viridis colormap设置轴颜色
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='viridis')
plt.tick_params(axis='x', colors='viridis')
plt.tick_params(axis='y', colors='viridis')
plt.show()
通过以上示例代码，我们可以看到如何在Matplotlib中使用Viridis colormap来绘制不同类型的图形，从简单的折线图到热力图再到3D图形，都可以轻松实现。Viridis colormap的色彩对比和亮度感使得数据呈现更加清晰和美观。