最近在看《深入浅出Python机器学习》，敲案例时发现matplotlib里cmap参数的使用方法发生了一些变化，索性整理了一下cmap相关的内容，这里是matplotlib的官方颜色图，文中也会放出。文中表达如有不正确的地方，欢迎指出~ 目录WHAT1. 关于cmap的个人理解2. cmap的分类3. matplotlib内置的颜色图WHYHOW WHAT1. 关于cmap的个人理解cmap参数
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2023-10-06 22:31:19
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在python，有时候是需要画图的，比如把一个矩阵用图像的形式显示，之前用的好好的，每次用plt.imshow()，都是彩色图，不知为啥，突然全是黑白图了，于是需要设置cmap的值，如下：plt.imshow(confusion_matrix_percent,cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.show()在上面的代码中，设置cmap=‘gray’，表示绘制灰度图，若
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2023-06-12 14:59:29
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关于如何着色散点的基本上有两种选择.1.外部映射您可以在外部将值映射到颜色,并将这些颜色的列表/数组提供给scatter的c参数.z = np.array([1,0,1,0,1])
colors = np.array(["black", "green"])
plt.scatter(x,y, c=colors[z])2.内部映射除了显式颜色外,还可以提供值列表/数组,这些值应根据规范化和色彩映射映射
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2023-08-01 18:35:09
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编辑：由于这似乎是一个受欢迎的帖子，因此以下解决方案对我来说似乎很好。 谢谢@gazzar和@mfra。2cbar.solids.set_rasterized(True)
cbar.solids.set_edgecolor("face")有谁知道为什么我的颜色条中似乎有线条？ 还是为什么颜色过渡不平滑？ 显然，我在使用底图，但这没关系，因为所有这些都是在AFAICT之下进行的matplotlib调
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2024-07-25 10:54:54
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# Python的cmap
在数据可视化中，颜色映射（colormap）是一种将数据值映射到颜色的技术。Python中的cmap（colormap）模块提供了各种颜色映射方案，使我们能够更好地展示数据。本文将介绍cmap模块的基本用法，并通过示例代码来说明。
## 安装cmap模块
在开始之前，我们需要先安装cmap模块。打开终端或命令提示符，运行以下命令来安装cmap模块：
```pyt
原创
2023-09-09 11:57:29
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matplotlib.image图像模块支持基本的图像加载、重新缩放和显示操作。 类 AxesImageclass matplotlib.image.AxesImage(ax, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, extent=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False
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2024-02-16 10:27:01
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Python是近年来最火爆的语言，已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。Python虽然被诟病不够快，但足够灵活和易上手。Python教程主要围绕数据分析展开，所以技术原理这类内容会略过，可以认为这是一篇重应用的课程。想学会一门语言不是一朝一夕的事情，若大家想成为技术型的数据分析师，或者未来往数据挖掘发展，建议你要比文章内容学得更深。所有的代码最好都手打一遍，这是最有效的学习方式。数据分析环境
# 教你使用 Python 的 cmap 库
在数据可视化和图像处理领域，`cmap`库是一个非常实用的工具。它可以帮助你创建强大的颜色映射，以便使数据的可视化更加生动和有效。本文将逐步指导你如何使用这个库。
## 整体流程
下面是使用 `cmap` 库的整体流程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装 cmap 库]
B --> C
原创
2024-09-30 06:17:53
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# 如何实现“python 好看的cmap”
## 简介
在数据可视化中，颜色映射(cmap)是一种将数据值映射到颜色的技术。Python中有很多可用的cmap库，如Matplotlib、Seaborn等，它们提供了丰富多样的颜色映射方案。然而，如何选择并实现一个好看的cmap可能对于刚入行的小白来说是一项挑战。本文将指导你完成这一任务，并提供了相应的代码示例。
## 实现流程
下表展示了实现
原创
2023-09-16 13:58:19
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# 初学者指南：如何在 Python 中实现 cmap 的数值
在数据科学和图像处理的领域，cmap（Color Map）是一种常用的技术，用于将数值数据映射到颜色上。对于初学者而言，了解如何在 Python 中实现 cmap 的数值是很重要的。本文将通过简单易懂的步骤带领你完成这一过程。
## 流程概述
以下表格展示了实现 cmap 数值的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-09 12:33:19
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## Python的cmap设置
### 简介
在Python中，我们经常需要对数据进行可视化，其中一个重要的部分就是设置颜色映射（cmap）。颜色映射可以帮助我们将数据值映射到不同的颜色，从而更加清晰地展示数据的分布和变化。本文将介绍如何在Python中设置cmap。
### 流程
下面是设置cmap的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入相关库
原创
2023-11-20 09:38:52
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# Python中的Colormap (cmap)
Colormap (cmap) 是 Python 中一个用于可视化的重要工具。它是一种颜色映射方式，将数据映射到颜色空间中，使得数据的不同值能够以不同的颜色显示。在数据分析、科学可视化和机器学习等领域中，cmap 通常被用来表示不同的数据范围或者数据类型。
## 什么是 Colormap?
Colormap 是一种将数值映射为颜色的方法。它
原创
2023-09-11 09:42:48
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# 掌握Python的Cmap列表
Python作为一门高效的编程语言，拥有丰富的库和工具。其中，Cmap（颜色映射）用于数据可视化时为数据分配颜色，以帮助我们直观地理解信息。本文将指导你如何实现Python的Cmap列表，流程将分为几个步骤，并为每一步提供具体的代码和注释。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|
实现 "python 中的cmap" 的步骤如下：
1. 导入所需的模块和库
2. 定义一个自定义函数
3. 使用 map() 函数调用自定义函数
4. 处理 map() 函数的返回值
下面我将逐步解释每个步骤以及需要使用的代码，并为代码添加注释。
## 1. 导入所需的模块和库
首先，我们需要导入 `functools` 模块，该模块提供了一些高阶函数，包括 `cmap` 函数所需的 `
原创
2024-01-06 11:22:46
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# Python 中常见的颜色映射 (cmap) 及其应用
在数据可视化中，颜色的使用至关重要。合适的颜色映射（colormap，简称 cmap）可以帮助我们更好地理解和分析数据。Python 的 `matplotlib` 库中提供了丰富的颜色映射选项，让我们能轻松地为数据可视化增添色彩。在本文中，我们将介绍常见的 cmap、如何使用它们，以及一些代码示例。
## 什么是颜色映射（cmap）？
# Python常见的cmap
在数据可视化中，颜色映射是一种通过将数据值映射到颜色空间来表示数据的方法。Python中有许多常见的颜色映射（cmap）可供选择，每种cmap都有不同的颜色范围和特点。本文将介绍一些常见的cmap，并提供相应的代码示例。
## 1. 热度图（Hot）
热度图是一种用于可视化数据的常见方法。它使用热色调（如红色和黄色）来表示较高的值，冷色调（如蓝色和绿色）来表示
原创
2023-08-24 09:24:21
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数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据。它与数据分析紧密相关，而数据分析指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数千兆字节的数据。本章使用Matplotlib和Plotly包来进行简单的数据可视化处理。1.绘制简单的折线图：颜色映射是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律。参数cmap的作用是告诉pypl
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2024-04-25 11:14:36
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现在，我们来学习MFC中，最常用的数据结构中的最后一个CMap模板。之前，我们已经依次学完了CArray，CList，并且也对它们进行了初步的剖析。
其实，我一直认为CMap是最简单的一个数据类型，如果说，大家对这个数据类型产生不良感觉的话，大多是因为对Hash表的陌生。 显然，CMap就是对Ha
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2024-08-20 10:49:27
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就像一种只有两列的表格，一列是关键字，一列是数据项，它们是一一对应的。关键字是唯一的，给出一个关键字，映射表类会很快找到对应的数据项。映射表的查找是以哈希表的方式进行的，因此在映射表中查找数值项的速度很快。映射类最适用于需要根据关键字进行快速检索的场合。在查找时不用像数组那样遍历index之前的元素，通过哈希表关键字可以快速查找其对应键值。
#in
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2024-01-11 11:32:00
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实验目录前言一、作业11、编程实现 2、需准备的知识点 下边来看一下，生成图像的代码。 同样，上边的对比可以看出，图二的表示为： 图三要把每个方格看成一个像素点，然后来进行输出，才能变成的这样的：  
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2024-07-01 20:23:02
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