Python 使用matplotlib和打印颜色比例创建自己的颜色贴图

我有以下问题，我想创建我自己的颜色映射（红色混合紫色混合蓝色），映射到-2和+2之间的值，并想使用它为我的绘图中的点着色。 然后，绘图的色标应位于右侧。

到目前为止，我就是这样创建地图的。但我不确定它是否混合了颜色

cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(["red","violet","blue"], name='from_list', N=None)
m = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)

这样我可以将颜色映射到值。

colors = itertools.cycle([m.to_rgba(1.22), ..])

然后我绘制它：

for i in range(0, len(array_dg)):
  plt.plot(array_dg[i], markers.next(),alpha=alpha[i], c=colors.next())

我的问题是：
1.我无法绘制颜色比例。

---

2.我不能完全确定我的比例是否创建了连续（平滑）的色阶。

这里有一个示例。 文档字符串对于理解

cdict

。一旦你把它放在腰带下面，你就可以使用如下的

cdict

：

cdict = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0), 
                   (0.1, 1.0, 1.0),  # red 
                   (0.4, 1.0, 1.0),  # violet
                   (1.0, 0.0, 0.0)), # blue

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (0.1, 0.0, 0.0),  # red
                   (0.4, 1.0, 1.0),  # violet
                   (1.0, 1.0, 0.0))  # blue
          }

虽然

cdict

格式给了您很大的灵活性，但我发现它非常简单 渐变它的格式很不直观。下面是一个实用函数来帮助您 生成简单的LinearSegmentedColormaps：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors


def make_colormap(seq):
    """Return a LinearSegmentedColormap
    seq: a sequence of floats and RGB-tuples. The floats should be increasing
    and in the interval (0,1).
    """
    seq = [(None,) * 3, 0.0] + list(seq) + [1.0, (None,) * 3]
    cdict = {'red': [], 'green': [], 'blue': []}
    for i, item in enumerate(seq):
        if isinstance(item, float):
            r1, g1, b1 = seq[i - 1]
            r2, g2, b2 = seq[i + 1]
            cdict['red'].append([item, r1, r2])
            cdict['green'].append([item, g1, g2])
            cdict['blue'].append([item, b1, b2])
    return mcolors.LinearSegmentedColormap('CustomMap', cdict)


c = mcolors.ColorConverter().to_rgb
rvb = make_colormap(
    [c('red'), c('violet'), 0.33, c('violet'), c('blue'), 0.66, c('blue')])
N = 1000
array_dg = np.random.uniform(0, 10, size=(N, 2))
colors = np.random.uniform(-2, 2, size=(N,))
plt.scatter(array_dg[:, 0], array_dg[:, 1], c=colors, cmap=rvb)
plt.colorbar()
plt.show()

---

顺便说一下，

for循环

for i in range(0, len(array_dg)):
  plt.plot(array_dg[i], markers.next(),alpha=alpha[i], c=colors.next())

---

为每次调用

plt绘制一个点。绘制
。这将适用于少量点，但在许多点上会变得非常缓慢
plt.plot
只能绘制一种颜色，但是
plt.scatter
可以为每个点指定不同的颜色。因此，
plt.scatter
是一个不错的选择。
如果您想自动创建一个常用的自定义发散颜色贴图，这个模块结合@unutbu方法对我来说效果很好

def diverge_map(high=(0.565, 0.392, 0.173), low=(0.094, 0.310, 0.635)):
    '''
    low and high are colors that will be used for the two
    ends of the spectrum. they can be either color strings
    or rgb color tuples
    '''
    c = mcolors.ColorConverter().to_rgb
    if isinstance(low, basestring): low = c(low)
    if isinstance(high, basestring): high = c(high)
    return make_colormap([low, c('white'), 0.5, c('white'), high])

高值和低值可以是字符串颜色名称或rgb元组。这是使用以下公式得出的结果：
由于其他答案中使用的方法对于如此简单的任务来说似乎相当复杂，下面是一个新的答案：

您可以使用
LinearSegmentedColormap
，而不是生成离散颜色映射的
ListedColormap
。可以使用
from\u list
方法从列表中轻松创建此项

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

x,y,c = zip(*np.random.rand(30,3)*4-2)

norm=plt.Normalize(-2,2)
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red","violet","blue"])

plt.scatter(x,y,c=c, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar()
plt.show()



更一般地说，如果您有一个值列表（例如
[-2.，-1,2]
）和相应的颜色（例如
[“红色”、“紫色”、“蓝色”]
），例如
n
第th个值应该对应于
n
第th个颜色，那么您可以规范化这些值，并将它们作为元组从\u list
方法提供给

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

x,y,c = zip(*np.random.rand(30,3)*4-2)

cvals  = [-2., -1, 2]
colors = ["red","violet","blue"]

norm=plt.Normalize(min(cvals),max(cvals))
tuples = list(zip(map(norm,cvals), colors))
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", tuples)

plt.scatter(x,y,c=c, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar()
plt.show()

这似乎对我有用

def make_Ramp( ramp_colors ): 
    from colour import Color
    from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

    color_ramp = LinearSegmentedColormap.from_list( 'my_list', [ Color( c1 ).rgb for c1 in ramp_colors ] )
    plt.figure( figsize = (15,3))
    plt.imshow( [list(np.arange(0, len( ramp_colors ) , 0.1)) ] , interpolation='nearest', origin='lower', cmap= color_ramp )
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    return color_ramp

custom_ramp = make_Ramp( ['#754a28','#893584','#68ad45','#0080a5' ] ) 

你能澄清一下你的问题吗？例如，在谈论点时，
c=
指定线的颜色。您只能指定一个
markerfacecolor
，如果您确实想要点，分散可能是更好的选择。实际上，
ListedColormap
是列出的，不是连续的，请参见
LinearSegmentedColormap
。这很奇怪，它应该是点，看起来像点。你可以偏离路线，但这是你应该澄清的。我们看不到您使用的打印样式。如果您使用
plt.plot（values，'o'）
，您将只打印标记，而不打印线条，但是标记将有一个固定的颜色，该颜色不会（且不能）随值变化。现在我遇到了一个问题。我还想得到一个不同的标记符号根据颜色（我有13种不同的颜色）。但是散点图只允许每个图有一个标记，或者我遗漏了什么吗？在这种情况下，您需要为每个颜色/标记组合调用一次
plt.scatter
（或
plt.plot
）。为什么我不能在plt.set_cmap（）中使用这个很棒的函数创建颜色贴图？错误很长，最后一行是ValueError:Colormap CustomMap无法识别。@Ilya:首先注册Colormap:
plt。注册cmap（name=rvb.name，cmap=rvb）
，然后调用
plt.set\u cmap（rvb）
@As3adTintin:
rvb
上面是一个完整的Colormap，就像
plt.cm.cool
。因此它们是可替换的：
color=rvb（x/y）
。您现在如何将自己定义的范围传递给它，例如，
红色
对应于
-5
，
紫色
对应于
1
和
蓝色
对应于
100
？如果您能看看我提出的问题，我将不胜感激。使用相应绘图方法的
vmin
和
vmax
或
norm
参数。这可能不如接受答案中的完整自定义地图灵活，但这非常复杂，我想这正是大多数人想要定制彩色地图时需要的答案。@Notso
LinearSegmentedColormap.from_list（“，[（0，“红色”），（.1，“紫色”），（.5，“蓝色”），（1.0，“绿色”）
。我更新了答案，希望能让这更清楚。@ShaunLowis在这种情况下，您可以自己插入RGB值。更一般地说，您可以先创建颜色贴图，然后以非等距的步骤获取贴图的颜色。例如，如果
cmap
是原始颜色映射，则
cvals=[-12，-2,0,2,12]；colors=cmap（plt.Normalize（-12,12）（np.array（cvals））
将为压缩贴图提供新的颜色。