Matplotlib 可用的内置颜色映射名称列表在哪里？ 问题:

其中，matplotlib文档中列出了可用内置颜色映射名称的名称，以设置为

matplotlib.cm.get\u cmap（name）

中的

name

参数

说：

Matplotlib有许多内置的颜色映射，可通过访问

说：

matplotlib.cm.get\u cmap（name=None，lut=None）
获取colormap实例，如果name为None，则默认为rc值。

• 名称：matplotlib.colors.Colormap或str或None，默认值：None

显示多个名称

autumn  sequential linearly-increasing shades of red-orange-yellow
bone    sequential increasing black-white color map with a tinge of blue, to emulate X-ray film
cool    linearly-decreasing shades of cyan-magenta
copper  sequential increasing shades of black-copper
flag    repetitive red-white-blue-black pattern (not cyclic at endpoints)
gray    sequential linearly-increasing black-to-white grayscale
hot sequential black-red-yellow-white, to emulate blackbody radiation from an object at increasing temperatures
hsv cyclic red-yellow-green-cyan-blue-magenta-red, formed by changing the hue component in the HSV color space
inferno perceptually uniform shades of black-red-yellow
jet a spectral map with dark endpoints, blue-cyan-yellow-red; based on a fluid-jet simulation by NCSA [1]
magma   perceptually uniform shades of black-red-white
pink    sequential increasing pastel black-pink-white, meant for sepia tone colorization of photographs
plasma  perceptually uniform shades of blue-red-yellow
prism   repetitive red-yellow-green-blue-purple-...-green pattern (not cyclic at endpoints)
spring  linearly-increasing shades of magenta-yellow
summer  sequential linearly-increasing shades of green-yellow
viridis perceptually uniform shades of blue-green-yellow
winter  linearly-increasing shades of blue-green

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然而，简单的谷歌“matplotlib colormap names”似乎没有找到正确的文档。我假设有一个页面将名称列为枚举或常量字符串。请帮助查找。

这里有一些示例代码（感谢@Patrick Fitzgerald在评论中发布了链接，因为它不像应该的那么容易找到一半），演示了如何生成带有已安装颜色贴图概述的绘图

但是，这使用了一个明确的映射列表，因此它仅限于为其编写文档的matplotlib的特定版本，因为在不同版本之间添加和删除映射。要查看您的环境到底有什么，您可以使用以下（有点粗糙的）改编版本的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))

def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):
    # Create figure and adjust figure height to number of colormaps
    nrows = len(cmap_list)
    figh = 0.35 + 0.15 + (nrows + (nrows - 1) * 0.1) * 0.22
    fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows + 1, figsize=(6.4, figh))
    fig.subplots_adjust(top=1 - 0.35 / figh, bottom=0.15 / figh,
                        left=0.2, right=0.99)
    axs[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)

    for ax, name in zip(axs, cmap_list):
        ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
        ax.text(-0.01, 0.5, name, va='center', ha='right', fontsize=10,
                transform=ax.transAxes)

    # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.
    for ax in axs:
        ax.set_axis_off()

cmaps = [name for name in plt.colormaps() if not name.endswith('_r')]
plot_color_gradients('all', cmaps)

plt.show()

这只绘制了所有这些，不考虑类别。 由于

plt.colormaps（）

生成所有贴图名称的列表，因此此版本仅删除以

“\u r”

结尾的所有名称（因为这些名称是其他名称的反转版本），并将它们全部打印出来。 这仍然是一个相当长的列表，但是你可以看看，然后手动更新/删除项目从<代码> CMAPS < /代码>缩小到你将考虑的一个给定的任务。< /P> 您还可以自动将列表缩小为单色/非单色贴图，因为它们将属性作为属性提供：

cmaps_mono = [name for name in cmaps if plt.get_cmap(name).is_gray()]
cmaps_color = [name for name in cmaps if not plt.get_cmap(name).is_gray()]

这至少应该给你一个不错的起点。 如果matplotlib中有某种方法可以选择某些类型的贴图（分类、感知一致、适用于色盲观看者…），那就太好了，但我还没有找到一种方法可以自动做到这一点。

您可以使用my来制作一个颜色贴图列表的简单颜色贴图概述。 在您的情况下，如果您想查看MPL中的每个颜色映射，可以使用以下选项：

将cmasher导入为cmr
将matplotlib.pyplot作为plt导入
cmr.create\u cmap\u overview（plt.colormaps（），savefig='MPL\u cmap.png'）

这将为您提供在MPL中注册的所有colormaps的概览，其中包括所有内置colormaps和my CMasher软件包添加的所有colormaps，如下所示：

也许吧？你可以用。