Matplotlib配色之Colormap详解，包括颜色映射、颜色条、色彩选择器等。

Matplotlib是一个用于绘制图形的Python库，它提供了丰富的绘图功能和灵活的参数设置，在绘制图形时，我们经常需要为不同的数据点或区域分配颜色，以便于观察和分析，Matplotlib提供了多种内置的颜色映射（Colormap），可以帮助我们实现这一目标，本文将对Matplotlib的配色之Colormap进行详细解析。

1、什么是Colormap？

Colormap是一种将数值映射到颜色的工具，它可以帮助我们更好地理解数据的分布和关系，在Matplotlib中，Colormap通常用于为二维或三维图形的数据点分配颜色，通过选择合适的Colormap，我们可以使图形更加直观和易于理解。

2、Matplotlib中的Colormap有哪些？

Matplotlib提供了多种内置的Colormap，以下是一些常用的Colormap：

‘viridis’：一种从浅绿色到深蓝色的渐变色，适合表示连续的数值范围。

‘plasma’：一种从黄色到紫色的渐变色，适合表示正负数值。

‘inferno’：一种从黑色到红色的渐变色，适合表示正负数值。

‘magma’：一种从黑色到橙色的渐变色，适合表示正负数值。

‘cividis’：一种从浅黄色到深绿色的渐变色，适合表示连续的数值范围。

‘coolwarm’：一种从蓝色到红色再到黄色的渐变色，适合表示正负数值。

‘RdBu_r’：一种从红色到蓝色再到黄色的渐变色，适合表示正负数值。

除了这些内置的Colormap，Matplotlib还支持自定义Colormap，用户可以根据自己的需求创建独特的Colormap。

3、如何为图形分配Colormap？

为图形分配Colormap的方法非常简单，只需要调用plt.imshow()函数时，设置cmap参数即可，我们可以使用viridis Colormap为一个二维数组分配颜色：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.rand(10, 10)plt.imshow(data, cmap='viridis')plt.colorbar()plt.show()

4、如何选择合适的Colormap？

选择合适的Colormap取决于数据的特点和可视化的目的，以下是一些建议：

如果数据表示连续的数值范围，可以选择从浅色到深色渐变的Colormap，如viridis、cividis等。

如果数据表示正负数值，可以选择从一种颜色到另一种颜色渐变的Colormap，如plasma、inferno、magma等。

如果数据表示离散的类别，可以选择具有明显对比色的Colormap，如tab10、tab20等。

如果数据具有多个维度，可以使用热图（heatmap）来表示，此时，可以选择与热图相关的Colormap，如hot、coolwarm等。

5、如何自定义Colormap？

Matplotlib允许用户自定义Colormap，可以通过以下步骤实现：

1、定义一个颜色列表，列表的长度决定了颜色的层次数，我们可以定义一个包含6种颜色的列表：

colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple']

2、使用matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap()函数创建一个Colormap对象：

cmap = plt.cm.get_cmap('viridis', len(colors))

3、使用set_bad()方法设置缺失值的颜色：

cmap.set_bad('gray')

4、使用colors.to_hex()方法将颜色列表转换为十六进制颜色码：

hex_colors = colors.to_hex()[::-1]   反转列表，因为十六进制颜色码的顺序与RGB顺序相反

5、使用matplotlib.colors.ListedColormap()函数创建一个自定义的Colormap对象：

custom_cmap = plt.cm.get_cmap(hex_colors)

现在，我们可以使用自定义的Colormap为图形分配颜色了。

data = np.random.rand(10, 10) * 6 3   生成一个介于-3到3之间的随机数矩阵作为示例数据plt.imshow(data, cmap=custom_cmap)plt.colorbar()plt.show()

6、相关问题与解答：

问题1：如何在Matplotlib中为三维图形分配Colormap？

答案：为三维图形分配Colormap的方法与二维图形相同，只需在调用plt.imshow()函数时设置cmap参数即可。plt.imshow(data, cmap='viridis')，需要注意的是，对于三维图形，我们需要提供一个形状为(M, N, 3)的数据矩阵，其中M和N分别表示图像的高度和宽度，3表示RGB三个通道，我们还可以使用其他类型的三维绘图函数（如plt.contourf()、plt.scatter()等）来绘制三维图形。