python中整数值到颜色的映射范围

我有从0到10000的整数。我想为每种颜色映射一种颜色。然后基于整数值，我想检索与整数值对应的颜色的RGB等效值。基本上，我希望在两种或更多颜色之间具有插值效果，例如，如果颜色为绿色和红色，则绿色的权重最小（0），红色的权重最大（10000）。如何使用matplotlib实现此映射，或者是否有其他库实现此映射。

介于两个极端之间的颜色映射称为发散，matplotlib中有一个RdYlGn（红-黄-绿）颜色映射，完全符合您的要求。请看下面的图片。我不知道范围是否为0到10000，尽管它肯定能处理0到100，您可以将您的范围映射到该范围。

确实可以从给定的颜色映射中采样10000种颜色：

#/usr/bin/python3
来自numpy import arange
从matplotlib导入pyplot作为plt
从matplotlib导入cm
从matplotlib.colors导入LinearSegmentedColormap
# ======
##数据：
N=10000
数据=arange（N+1）
# =================
##自定义颜色映射：
#红-绿颜色图：
cdict={'red'：[（0.0,1.0,1.0），#red减少
(1.0, 0.0, 0.0)],
“绿色”：[（0.0,0.0,0.0），#绿色增加
(1.0, 1.0, 1.0)],
“蓝色”：[（0.0,0.0,0.0），#一点蓝色都没有
(1.0, 0.0, 0.0)]}
红色\绿色\厘米=线性分段彩色地图（'red-green'，cdict，N）
# ======
##绘图：
颜色=厘米。获取cmap（红色\绿色\厘米，N）
图=plt.图（）
ax=图添加_子批次（111）
#每一行都有自己的颜色：
对于枚举中的i，x（数据）：
ax.绘图（数据，数据*x，颜色=颜色（i））
图savefig（“红绿色厘米png”）

结果:

编辑

还可以添加颜色栏：

#/usr/bin/python3
来自numpy import arange
将matplotlib导入为mpl
从matplotlib导入pyplot作为plt
从matplotlib导入cm
从matplotlib.colors导入LinearSegmentedColormap
# ======
##数据：
N=10000
数据=arange（N+1）
# =================
##自定义颜色映射：
#红-绿颜色图：
cdict={'red'：[（0.0,1.0,1.0），#red减少
(1.0, 0.0, 0.0)],
“绿色”：[（0.0,0.0,0.0），#绿色增加
(1.0, 1.0, 1.0)],
“蓝色”：[（0.0,0.0,0.0），#一点蓝色都没有
(1.0, 0.0, 0.0)] }
红色\绿色\厘米=线性分段彩色地图（'red-green'，cdict，N）
# ======
##绘图：
颜色=厘米。获取cmap（红色\绿色\厘米，N）
图=plt.图（）
ax=图添加_子批次（111）
#每一行都有自己的颜色：
对于枚举中的i，x（数据）：
ax.绘图（数据，数据*x，颜色=颜色（i））
#为颜色栏留出空间：
图.紧密布局（rect=[0,0,0.85,1]）
#添加颜色栏：
ax_cb=图添加_轴（[0.85,0.10,0.05,0.8]）
norm=mpl.colors.Normalize（vmin=data[0]，vmax=data[-1]）
cb=mpl.colorbar.colorbase（ax\u cb，cmap=red\u green\u cm，norm=norm，orientation='vertical'）
图savefig（“红绿色厘米png”）

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如果数据范围从0到10000，则表明顺序调色板更合适，尽管如果不了解更多数据的性质，很难确定。