Tạo bản đồ màu riêng bằng cách sử dụng matplotlib và thang màu âm mưu

Question

Tôi có vấn đề sau, tôi muốn tạo bản đồ màu của riêng mình (đỏ-mix-violet-mix-blue) ánh xạ tới các giá trị từ -2 đến +2 và muốn sử dụng nó để tô màu các điểm trong cốt truyện của tôi. Cốt truyện sau đó sẽ có màu sắc ở bên phải.

Đó là cách tôi tạo bản đồ cho đến thời điểm này. Nhưng tôi không thực sự chắc chắn nếu nó pha trộn các màu sắc.

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

Bằng cách đó tôi ánh xạ màu cho giá trị.

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

Sau đó, tôi vẽ nó:

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

vấn đề của tôi là:
1. Tôi không thể vẽ quy mô màu.
2. Tôi không hoàn toàn chắc chắn nếu quy mô của tôi đang tạo ra một màu sắc tiếp tục (mịn).

Answer 1

Có ví dụ minh họa là how to create custom colormaps here. Chuỗi tài liệu là điều cần thiết để hiểu ý nghĩa của cdict. Một khi bạn nhận được rằng dưới vành đai của bạn, bạn có thể sử dụng một cdict như thế này:

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 
      } 

Mặc dù định dạng cdict cung cấp cho bạn rất nhiều tính linh hoạt, tôi tìm cho đơn giản gradients định dạng của nó là khá unintuitive. Đây là một chức năng hữu ích để giúp tạo LinearSegmentedColormaps đơn giản:

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() 

---

Bằng cách này, các for-loop

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

lô một điểm cho mỗi cuộc gọi đến plt.plot. Điều này sẽ làm việc cho một số lượng nhỏ các điểm, nhưng sẽ trở nên rất chậm cho nhiều điểm. plt.plot chỉ có thể vẽ một màu, nhưng plt.scatter có thể gán màu khác nhau cho mỗi chấm. Vì vậy, plt.scatter là con đường để đi.

Answer 2

Nếu bạn muốn tự động hóa việc tạo một bản đồ phân kỳ tùy chỉnh thường được sử dụng cho surface plots, mô-đun này kết hợp với phương pháp @unutbu hoạt động tốt cho tôi.

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]) 

Giá trị cao và thấp có thể là tên màu chuỗi hoặc bộ rgb. Đây là kết quả sử dụng surface plot demo:

Answer 3

Kể từ khi các phương pháp được sử dụng trong câu trả lời khác có vẻ khá phức tạp đối với nhiệm vụ dễ dàng như vậy, đây là một câu trả lời mới:

Thay vì một ListedColormap, trong đó sản xuất một rời rạc bản đồ màu, bạn có thể sử dụng LinearSegmentedColormap.Điều này có thể dễ dàng được tạo ra từ một danh sách bằng cách sử dụng phương thức from_list.

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

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

cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red","violet","blue"]) 

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