Python 3.x Matplotlib程序中的误解

我正在使用Matplotlib 3.1.1编写代码“离散分布为水平条形图”，在这里可以找到

这个问题我已经讨论了一段时间了，但我仍然不明白：这个指令是什么意思：

category\u colors=plt.get\u cmap（'RdYlGn'）（np.linspace（0.15,0.85，data.shape[1]）

当

np.linspace（0.15,0.85，data.shape[1]）

解析为

数组（[0.15,0.325,0.5,0.675,0.85]）

时，我首先认为该程序使用的是

colormap RdYlGn

（应该从color=0.0变为color=1.0），然后使用位于0.15点的5种特定颜色，等等，0.85

但是，打印

category\u colors

解析为

（5,4）数组

：

array([[0.89888504, 0.30549789, 0.20676663, 1.        ],
       [0.99315648, 0.73233372, 0.42237601, 1.        ],
       [0.99707805, 0.9987697 , 0.74502115, 1.        ],
       [0.70196078, 0.87297193, 0.44867359, 1.        ],
       [0.24805844, 0.66720492, 0.3502499 , 1.        ]])

我不明白这些数字指的是什么？？？

plt.get_cmap（'RdYlGn'）

返回一个函数，该函数将0到1之间的数字映射到相应的颜色，其中0映射到红色，0.5映射到黄色，1映射到绿色。通常，此函数的名称为

cmap=plt.get_cmap（'RdYlGn'）

。然后

cmap（0）

（与

plt.get_cmap（'RdYlGn'）（0）

）将是

（0.6470588235294118,0.0,0.14901960784313725,1.0）

的

（红色、绿色、蓝色、alpha

）。在十六进制中，此颜色将为

#a50026

通过numpy的魔力，

cmap（np.array（[0.15,0.325,0.5,0.675,0.85]）

获得了与

np.array（[cmap（0.15），cmap（0.325），…，cmap（0.85）]相同的结果。

。（换句话说，应用于数组的许多numpy函数返回应用于单个元素的该函数的数组。）

因此，

category_colors=cmap（np.linspace（0.15,0.85,5））

的第一行将是对应于值

0.15

或

0.89888504,0.30549789,0.20676663,1的颜色的rgba值。

。这是一种90%红色、31%绿色和21%蓝色的颜色（对于完全不透明的颜色，

alpha=1

），因此非常红。下一行是对应于

0.325

的rgba值，依此类推

下面是一些代码来说明这些概念：

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.colors导入到_hex#将颜色转换为十六进制格式
从matplotlib.cm导入创建自定义颜色栏所需的ScalarMapable
将numpy作为np导入
cmap=plt.get_cmap（'RdYlGn'））
颜色_值=np.linspace（0.15,0.85,5）
类别颜色=cmap（颜色值）
plt.barh（颜色值，1，高度=0.15，颜色=类别颜色）
plt.yticks（颜色值）
plt.colorbar（ScalarMappable（cmap=cmap），ticks=color\u值）
plt.ylim（0,1）
plt.xlim（0，1.1）
plt.xticks（[]）
对于val，zip中的颜色（颜色值、类别颜色）：
r、 g，b，a=颜色
plt.text（0.1，val，f'r:{r:0.2f}g:{g:0.2f}b:{b:0.2f}a:{a:0.1f}\nhex:{to_hex（color）}，va='center'）
plt.show（）

PS：您可能还想了解将任意范围映射到colormaps使用的范围0,1的函数。

plt.get_cmap（'RdYlGn'）

返回一个函数，该函数将0到1之间的数字映射到相应的颜色，其中0映射到红色，0.5映射到黄色，1映射到绿色。通常，此函数的名称为

cmap=plt.get_cmap（'RdYlGn'）

。然后

cmap（0）

（与

plt.get_cmap（'RdYlGn'）（0）

）将是

（0.6470588235294118,0.0,0.14901960784313725,1.0）

的

（红色、绿色、蓝色、alpha

）。在十六进制中，此颜色将为

#a50026

通过numpy的魔力，

cmap（np.array（[0.15,0.325,0.5,0.675,0.85]）

获得了与

np.array（[cmap（0.15），cmap（0.325），…，cmap（0.85）]相同的结果。

。（换句话说，应用于数组的许多numpy函数返回应用于单个元素的该函数的数组。）

因此，

category_colors=cmap（np.linspace（0.15,0.85,5））

的第一行将是对应于值

0.15

或

0.89888504,0.30549789,0.20676663,1的颜色的rgba值。

。这是一种90%红色、31%绿色和21%蓝色的颜色（对于完全不透明的颜色，

alpha=1

），因此非常红。下一行是对应于

0.325

的rgba值，依此类推

下面是一些代码来说明这些概念：

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.colors导入到_hex#将颜色转换为十六进制格式
从matplotlib.cm导入创建自定义颜色栏所需的ScalarMapable
将numpy作为np导入
cmap=plt.get_cmap（'RdYlGn'））
颜色_值=np.linspace（0.15,0.85,5）
类别颜色=cmap（颜色值）
plt.barh（颜色值，1，高度=0.15，颜色=类别颜色）
plt.yticks（颜色值）
plt.colorbar（ScalarMappable（cmap=cmap），ticks=color\u值）
plt.ylim（0,1）
plt.xlim（0，1.1）
plt.xticks（[]）
对于val，zip中的颜色（颜色值、类别颜色）：
r、 g，b，a=颜色
plt.text（0.1，val，f'r:{r:0.2f}g:{g:0.2f}b:{b:0.2f}a:{a:0.1f}\nhex:{to_hex（color）}，va='center'）
plt.show（）

---

PS：您可能还想了解将任意范围映射到彩色贴图使用的范围0,1的方法。

这些不是RGBA吗？

[0.89888504，0.30549789，0.20676663，1]

表示rgb值（红色=0.89…，绿色=0.30…，蓝色=0.20…，alpha=1，0表示无颜色，1表示全色）。使用

matplotlib.color.to_hex（…）

您可以将其转换为web上使用的十六进制格式（

\e54e35

，一种略带红色的颜色），因此，假设rgb值，那么

np.linspace（0.15，0.85，5）

（作为

数据。形状[1]是5…

，解析为

数组（[0.15，0.325，0.5，0.675，0.85]））

，可能会导致一个

（5,4）数组

，每行的rgb值不同？可能是我在plt.get_cmap中不理解的东西，我猜：值0.15,0.325,0.5,0.675,0.85是固定的，不是吗？然而，rgb值在每一行中都不同。。。我是圣