小编典典
这里有一个有关如何创建自定义颜色图的说明性示例。文档字符串对于理解的含义至关重要 cdict。一旦掌握了这一点,就可以使用cdict如下代码:
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
}
尽管该cdict格式为你提供了很大的灵活性,但我发现对于简单的渐变,其格式相当不直观。这是一个实用程序函数,可帮助生成简单的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-loop
```
for i in range(0, len(array_dg)):
plt.plot(array_dg[i], markers.next(),alpha=alpha[i], c=colors.next())
```
每次致电都会画一个点plt.plot。这仅适用于少数几个点,但是对于许多点将变得极其缓慢。plt.plot只能绘制一种颜色,但plt.scatter可以为每个点分配不同的颜色。因此,plt.scatter是要走的路。