Matplotlib 循环移位颜色映射

是否有一种循环移位的方法，例如hsv颜色图，以便改变中心颜色？它在我的身材中占据了相当大的空间，我希望它是一种不同的颜色。由于颜色映射是周期性的，所以这应该是可能的。

基于此中使用的非线性颜色映射，但使用线性级别替换为移位

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

class roll_cmap(LinearSegmentedColormap):

    def __init__(self, cmap, shift):

        assert 0. < shift < 1.
        self.cmap = cmap
        self.N = cmap.N
        self.monochrome = self.cmap.monochrome
        self._x = np.linspace(0.0, 1.0, 255)
        self._y = np.roll(np.linspace(0.0, 1.0, 255),int(255.*shift))

    def __call__(self, xi, alpha=1.0, **kw):
        yi = np.interp(xi, self._x, self._y)
        return self.cmap(yi, alpha)


if __name__ == '__main__':

    y, x = np.mgrid[0.0:3.0:100j, 0.0:5.0:100j]
    H = np.sin(8*x/np.pi)

    cmap = plt.cm.hsv
    cmap_rolled = roll_cmap(cmap, shift=0.8)

    plt.subplot(2,1,1)
    plt.contourf(x, y, H, cmap=cmap)
    plt.colorbar()
    plt.subplot(2,1,2)
    plt.contourf(x, y, H, cmap=cmap_rolled)
    plt.colorbar()

    plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
从matplotlib.colors导入LinearSegmentedColormap
类滚动cmap（LinearSegmentedColormap）：
定义初始值（自身、cmap、班次）：
断言0移位<1。
self.cmap=cmap
self.N=cmap.N
self.monochy=self.cmap.monochy
self.x=np.linspace（0.0,1.0255）
self._y=np.roll（np.linspace（0.0,1.0,255），int（255.*shift））
DEF-αCall（自，席，α= 1，**KW）：
yi=np.interp（xi，self.\x，self.\y）
返回self.cmap（yi，alpha）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
y、 x=np.mgrid[0.0:3.0:100j，0.0:5.0:100j]
H=np.sin（8*x/np.pi）
cmap=plt.cm.hsv
cmap_rolled=roll_cmap（cmap，shift=0.8）
plt.子地块（2,1,1）
轮廓曲线图（x，y，H，cmap=cmap）
plt.colorbar（）
plt.子地块（2,1,2）
轮廓曲线（x，y，H，cmap=cmap_）
plt.colorbar（）
plt.show（）

这将导致以下输出